pacman::p_load(maptools, sf, raster, spatstat, tmap,tidyverse,plotly,funModeling,sfdep)TakeHome_Ex1
Analysis on the geographic distribution of functional and non-function water points in Osub State, Nigeria
1.Background
Access to clean and abundant water is a vital necessity for human health and well-being. Adequate Clean water is crucial in promoting a healthy environment, sustaining economic growth in countries. However, a significant portion of the global population, including those in Nigeria, are still grappling with a lack of access to sufficient water resources. Given the critical role that water plays in many aspects of life, it is essential to understand the current water distribution system and identify potential areas for improvement.
2.Objectives
Apply appropriate spatial point patterns analysis method to discover the geographical distribution of functional and non-function water points an and their co-locations
3. Steps
3.1 Exploratory Spatial Data Analysis (ESDA)
3.1.1 Load necessary R-package and import the geospatial dataset
The package we used for analysis are:
sf: For importing, managing and processing vector-based geospatial data
tidyverse: For performing data science tasks such as importing, wrangling and visualising data.
tmap: used for creating thematic maps, such as choropleth and bubble maps
raster: reads, writes, manipulates, analyses and models gridded spatial data
spatstat: used for point pattern analysis
maptools: a set of tools for manipulating geographic data
funModeling: used for exploratory data analysis
Let’s load the package required!
Here are two possible datasets that we can obtain the geospatial information of Nigeria from, one is from Humanitarian Data Exchange portal, the other is from geoBoundaries, let’s read both of the datasets and examine which one is more suitable to use, notice that the crs for Nigeria should be 23692, so we need to assign the crs after reading the data:
geoNGA <- st_read("data/geospatial/",
layer = "geoBoundaries-NGA-ADM2") %>%
st_transform(crs = 26392)Reading layer `geoBoundaries-NGA-ADM2' from data source
`C:\Quanfang777\IS415-GAA\Takehome_Exercise\Takehome_Exercise1\data\geospatial'
using driver `ESRI Shapefile'
Simple feature collection with 774 features and 6 fields
Geometry type: MULTIPOLYGON
Dimension: XY
Bounding box: xmin: 2.668534 ymin: 4.273007 xmax: 14.67882 ymax: 13.89442
Geodetic CRS: WGS 84
NGA <- st_read("data/geospatial/",
layer = "nga_admbnda_adm2_osgof_20190417") %>%
st_transform(crs = 26392)Reading layer `nga_admbnda_adm2_osgof_20190417' from data source
`C:\Quanfang777\IS415-GAA\Takehome_Exercise\Takehome_Exercise1\data\geospatial'
using driver `ESRI Shapefile'
Simple feature collection with 774 features and 16 fields
Geometry type: MULTIPOLYGON
Dimension: XY
Bounding box: xmin: 2.668534 ymin: 4.273007 xmax: 14.67882 ymax: 13.89442
Geodetic CRS: WGS 84
After checking both sf dataframes, we notice that NGA provide both LGA and state information. Hence, NGA data.frame will be selected for the subsequent processing.
3.1.2 Importing Aspatial data
As our target is to analysis the water points in Osun State,Nigeria,(the area colored in red) so let’s filter the data and selected only the observations in Osun State, Nigeria

(Fig1: Location of Osun State)
wp_Osun <- read_csv("data/aspatial/WPdx.csv") %>%
filter(`#clean_country_name` == "Nigeria") %>%
filter (`#clean_adm1` == "Osun") Warning: One or more parsing issues, call `problems()` on your data frame for details,
e.g.:
dat <- vroom(...)
problems(dat)
Rows: 406566 Columns: 70
── Column specification ────────────────────────────────────────────────────────
Delimiter: ","
chr (43): #source, #report_date, #status_id, #water_source_clean, #water_sou...
dbl (23): row_id, #lat_deg, #lon_deg, #install_year, #fecal_coliform_value, ...
lgl (4): #rehab_year, #rehabilitator, is_urban, latest_record
ℹ Use `spec()` to retrieve the full column specification for this data.
ℹ Specify the column types or set `show_col_types = FALSE` to quiet this message.
3.1.3 Mappng the geospatial data sets
#Let's display the studyarea - Osun on the map:
NGA_Osun <- NGA%>%
filter(`ADM1_EN` == "Osun")Then, let’s ensure that spatial data to be used for analysis has no invalid geometries.
length(which(st_is_valid(NGA_Osun) == FALSE))[1] 0
Plot the basemap for osun, Nigeria to check if we obtain the value correctly
osungraph = tmap_mode('plot')tmap mode set to plotting
tm_shape(NGA_Osun)+tm_polygons()
Compared to the map (Fig.1) we know that we have successfully obtained the geospatial information of Osun
3.1.4 Converting water point data into sf point features
In order to convert the point data into sf point feature for further analysis, first we need to convert the wkt field into sfc field by using st_as_sfc() data type.
wp_Osun$Geometry = st_as_sfc(wp_Osun$`New Georeferenced Column`)
wp_Osun# A tibble: 5,557 × 71
row_id `#source` #lat_…¹ #lon_…² #repo…³ #stat…⁴ #wate…⁵ #wate…⁶ #wate…⁷
<dbl> <chr> <dbl> <dbl> <chr> <chr> <chr> <chr> <chr>
1 429123 GRID3 8.02 5.06 08/29/… Unknown <NA> <NA> Tapsta…
2 70566 Federal Minis… 7.32 4.79 05/11/… No Protec… Well Mechan…
3 70578 Federal Minis… 7.76 4.56 05/11/… No Boreho… Well Mechan…
4 66401 Federal Minis… 8.03 4.64 04/30/… No Boreho… Well Mechan…
5 422190 GRID3 7.87 4.88 08/29/… Unknown <NA> <NA> Tapsta…
6 422064 GRID3 7.7 4.89 08/29/… Unknown <NA> <NA> Tapsta…
7 65607 Federal Minis… 7.89 4.71 05/12/… No Boreho… Well Mechan…
8 68989 Federal Minis… 7.51 4.27 05/07/… No Boreho… Well <NA>
9 67708 Federal Minis… 7.48 4.35 04/29/… Yes Boreho… Well Mechan…
10 66419 Federal Minis… 7.63 4.50 05/08/… Yes Boreho… Well Hand P…
# … with 5,547 more rows, 62 more variables: `#water_tech_category` <chr>,
# `#facility_type` <chr>, `#clean_country_name` <chr>, `#clean_adm1` <chr>,
# `#clean_adm2` <chr>, `#clean_adm3` <chr>, `#clean_adm4` <chr>,
# `#install_year` <dbl>, `#installer` <chr>, `#rehab_year` <lgl>,
# `#rehabilitator` <lgl>, `#management_clean` <chr>, `#status_clean` <chr>,
# `#pay` <chr>, `#fecal_coliform_presence` <chr>,
# `#fecal_coliform_value` <dbl>, `#subjective_quality` <chr>, …
Then, use st_sf() to convert the tibble data.frame into sf object and also include the referencing system of the data into the sf object. ( Important, don’t forget to assign a crs when using st_sf)
wp_Osun <- st_sf(wp_Osun, crs=4326)
wp_OsunSimple feature collection with 5557 features and 70 fields
Geometry type: POINT
Dimension: XY
Bounding box: xmin: 4.032004 ymin: 7.060309 xmax: 5.06 ymax: 8.061898
Geodetic CRS: WGS 84
# A tibble: 5,557 × 71
row_id `#source` #lat_…¹ #lon_…² #repo…³ #stat…⁴ #wate…⁵ #wate…⁶ #wate…⁷
* <dbl> <chr> <dbl> <dbl> <chr> <chr> <chr> <chr> <chr>
1 429123 GRID3 8.02 5.06 08/29/… Unknown <NA> <NA> Tapsta…
2 70566 Federal Minis… 7.32 4.79 05/11/… No Protec… Well Mechan…
3 70578 Federal Minis… 7.76 4.56 05/11/… No Boreho… Well Mechan…
4 66401 Federal Minis… 8.03 4.64 04/30/… No Boreho… Well Mechan…
5 422190 GRID3 7.87 4.88 08/29/… Unknown <NA> <NA> Tapsta…
6 422064 GRID3 7.7 4.89 08/29/… Unknown <NA> <NA> Tapsta…
7 65607 Federal Minis… 7.89 4.71 05/12/… No Boreho… Well Mechan…
8 68989 Federal Minis… 7.51 4.27 05/07/… No Boreho… Well <NA>
9 67708 Federal Minis… 7.48 4.35 04/29/… Yes Boreho… Well Mechan…
10 66419 Federal Minis… 7.63 4.50 05/08/… Yes Boreho… Well Hand P…
# … with 5,547 more rows, 62 more variables: `#water_tech_category` <chr>,
# `#facility_type` <chr>, `#clean_country_name` <chr>, `#clean_adm1` <chr>,
# `#clean_adm2` <chr>, `#clean_adm3` <chr>, `#clean_adm4` <chr>,
# `#install_year` <dbl>, `#installer` <chr>, `#rehab_year` <lgl>,
# `#rehabilitator` <lgl>, `#management_clean` <chr>, `#status_clean` <chr>,
# `#pay` <chr>, `#fecal_coliform_presence` <chr>,
# `#fecal_coliform_value` <dbl>, `#subjective_quality` <chr>, …
After assigning a crs to our sf object of wp_Osun, let’s transforming it into Nigeria projected coordinate system
wp_Osun <- wp_Osun %>%
st_transform(crs = 26392)Let’s if the crs has been assigned properly!
st_crs(wp_Osun)Coordinate Reference System:
User input: EPSG:26392
wkt:
PROJCRS["Minna / Nigeria Mid Belt",
BASEGEOGCRS["Minna",
DATUM["Minna",
ELLIPSOID["Clarke 1880 (RGS)",6378249.145,293.465,
LENGTHUNIT["metre",1]]],
PRIMEM["Greenwich",0,
ANGLEUNIT["degree",0.0174532925199433]],
ID["EPSG",4263]],
CONVERSION["Nigeria Mid Belt",
METHOD["Transverse Mercator",
ID["EPSG",9807]],
PARAMETER["Latitude of natural origin",4,
ANGLEUNIT["degree",0.0174532925199433],
ID["EPSG",8801]],
PARAMETER["Longitude of natural origin",8.5,
ANGLEUNIT["degree",0.0174532925199433],
ID["EPSG",8802]],
PARAMETER["Scale factor at natural origin",0.99975,
SCALEUNIT["unity",1],
ID["EPSG",8805]],
PARAMETER["False easting",670553.98,
LENGTHUNIT["metre",1],
ID["EPSG",8806]],
PARAMETER["False northing",0,
LENGTHUNIT["metre",1],
ID["EPSG",8807]]],
CS[Cartesian,2],
AXIS["(E)",east,
ORDER[1],
LENGTHUNIT["metre",1]],
AXIS["(N)",north,
ORDER[2],
LENGTHUNIT["metre",1]],
USAGE[
SCOPE["Engineering survey, topographic mapping."],
AREA["Nigeria between 6°30'E and 10°30'E, onshore and offshore shelf."],
BBOX[3.57,6.5,13.53,10.51]],
ID["EPSG",26392]]
3.1.2 Geospatial Data Cleaning
3.1.2.2 Checking for duplicate name
It is always important for us to check for duplicate name in the data main data fields. Here are the steps of properly handling the duplication
# Get all the duplicated LGA names
duplicated_LGA <- NGA_Osun$ADM2_EN[duplicated(NGA_Osun$ADM2_EN)==TRUE]
# Get all the indices with names that are included in the duplicated LGA names
duplicated_indices <- which(NGA_Osun$ADM2_EN %in% duplicated_LGA)
# For every index in the duplicated_indices, concatenate the two columns with a comma
for (ind in duplicated_indices) {
NGA_Osun$ADM2_EN[ind] <- paste(NGA_Osun$ADM2_EN[ind], NGA_Osun$ADM1_EN[ind], sep=", ")
}Let’s confirm if there is any duplication
NGA_Osun$ADM2_EN[duplicated(NGA_Osun$ADM2_EN)==TRUE]character(0)
Great, let’s moving on
3.1.2.3 Data Wrangling for Water Point Data
Let’s have a quick understanding of our water point data
freq(data = wp_Osun,
input = '#status_clean')Warning: The `<scale>` argument of `guides()` cannot be `FALSE`. Use "none" instead as
of ggplot2 3.3.4.
ℹ The deprecated feature was likely used in the funModeling package.
Please report the issue at <https://github.com/pablo14/funModeling/issues>.

#status_clean frequency percentage cumulative_perc
1 Functional 2319 41.73 41.73
2 Non-Functional 2008 36.13 77.86
3 <NA> 748 13.46 91.32
4 Functional but needs repair 248 4.46 95.78
5 Non-Functional due to dry season 151 2.72 98.50
6 Functional but not in use 63 1.13 99.63
7 Abandoned 15 0.27 99.90
8 Abandoned/Decommissioned 5 0.09 100.00
We can see that there are 9 classes in the #status_clean field, and there is a class called NA, for easy handling the subsequent steps and make it a more meaningful analysis, we can do following:
Recode the NA values into unknown
Remove the ‘#’ sign before the #status_clean field
9 classes are a lot, and it is possible to combine them into 3 meaningful classes
#recode the NA values into unknown and remove the '#'sign before #status_clean field
wp_Osun <- wp_Osun %>%
rename(status_clean = '#status_clean') %>%
select(status_clean) %>%
mutate(status_clean = replace_na(
status_clean, "unknown"))Extracting Water Point Data and combine them into 3 meaningful classes
Now, let’s extract the water point data in Osun state according to their status.
To extract functional water point:
wp_Osun_functional <- wp_Osun %>%
filter(status_clean %in%
c("Functional",
"Functional but not in use",
"Functional but needs repair"))To extract non-functional water point:
wp_Osun_nonfunctional <- wp_Osun %>%
filter(status_clean %in%
c("Abandoned/Decommissioned",
"Abandoned",
"Non-Functional due to dry season",
"Non-Functional",
"Non functional due to dry season"))To extract water point with unknown status
wp_Osun_unknown <- wp_Osun %>%
filter(status_clean == "unknown")3.1.2Display the kernel density maps on openstreetmap of Osub State, Nigeria.
For displaying the kernel density maps, many geospatial analysis packages required need the input geospatial data to be in sp’s Spatial* classes, so we need to convert simple feature data frame to sp’s Spatial* class.
wp_Osun_functional <- as_Spatial(wp_Osun_functional)
wp_Osun_nonfunctional<- as_Spatial(wp_Osun_nonfunctional)
NGA_Osun_sp <- as_Spatial(NGA_Osun)Converting the Spatial* class into generic sp format
For further analysis, we need spatstat which requires the analytical data in ppp object form. There is no direct way to convert a Spatial* classes into ppp object. We need to convert the Spatial classes* into Spatial object first.
Spatial classes-> Spatial object (Spatial classes usually contains more information than Spatial object, Spatial object only contains the spatial information so it has lesser time to process)
wp_Osun_functional_sp <- as(wp_Osun_functional, "SpatialPoints")
wp_Osun_nonfunctional_sp <- as(wp_Osun_nonfunctional, "SpatialPoints")
NGA_Osun_sp<- as(NGA_Osun_sp, "SpatialPolygons")Converting the generic sp format into spatstat’s ppp format
Now, we will use as.ppp() function of spatstat to convert the spatial data into spatstat’s ppp object format, let’s do it for both functional and non-function waterpoint data
wp_Osun_functional_ppp <- as(wp_Osun_functional, "ppp")
wp_Osun_functional_pppMarked planar point pattern: 2630 points
marks are of storage type 'character'
window: rectangle = [177285.9, 290750.96] x [343128.1, 450859.7] units
wp_Osun_nonfunctional_ppp <- as(wp_Osun_nonfunctional, "ppp")
wp_Osun_nonfunctional_pppMarked planar point pattern: 2179 points
marks are of storage type 'character'
window: rectangle = [180538.96, 290616] x [340054.1, 450780.1] units
Handling duplicated points
It is always important to check if there are duplicated points!
any(duplicated(wp_Osun_functional_ppp))[1] FALSE
any(duplicated(wp_Osun_nonfunctional_ppp))[1] FALSE
There is no duplication point, let’s moving on!
Creating owin object
When analysing spatial point patterns, it will be good to confine the analysis with a geographical area, in this case, let’s confine the analysis within Osun boundary. In spatstat, an object called owin is specially designed to represent this polygonal region.
Osun_owin <- as(NGA_Osun_sp, "owin")plot(Osun_owin)
Combining point events object and owin object
Now, let’s combine both the point and polygon feature in ppp object class
wp_Osun_functional_ppp = wp_Osun_functional_ppp[Osun_owin]
wp_Osun_nonfunctional_ppp = wp_Osun_nonfunctional_ppp[Osun_owin]First-order Spatial Point Patterns Analysis
Let’s compute the Kernel Density map for both functional waterpoint and nonfunctional waterpoint in Osun
Let’s use bw.diggle() to compute an ideal bandwidth selection method for us and use “gaussian” for our smoothing method
kde_Osun_functional_bw<- density(wp_Osun_functional_ppp,
sigma=bw.diggle,
edge=TRUE,
kernel="gaussian") kde_Osun_nonfunctional_bw<- density(wp_Osun_nonfunctional_ppp,
sigma=bw.diggle,
edge=TRUE,
kernel="gaussian") plot(kde_Osun_functional_bw)
The density values of the output range from 0 to 0.00002 which is way too small to comprehend. This is because the default unit of measurement is in meter. As a result, the density values computed is in “number of points per square meter”. so, let’s rescale our KDE values
Rescaling KDE values Let’s convert the unit of measurement from meter to kilometer.
wp_Osun_functional_ppp.km <- rescale(wp_Osun_functional_ppp, 1000, "km")wp_Osun_nonfunctional_ppp.km <- rescale(wp_Osun_nonfunctional_ppp, 1000, "km")Now, let’s plot the map after rescaling
kde_Osun_functional.bw <- density(wp_Osun_functional_ppp.km, sigma=bw.diggle, edge=TRUE, kernel="gaussian")
plot(kde_Osun_functional.bw)
kde_Osun_nonfunctional.bw <- density(wp_Osun_nonfunctional_ppp.km, sigma=bw.diggle, edge=TRUE, kernel="gaussian")
plot(kde_Osun_nonfunctional.bw)
Fixed bandwidth method is very sensitive to highly skew distribution of spatial point patterns over geographical units for example urban versus rural. One way to overcome this problem is by using adaptive bandwidth instead.
This is the code to compute adaptive bandwidth
wp_Osun_functional_adaptive <- adaptive.density(wp_Osun_functional_ppp.km, method="kernel")
plot(wp_Osun_functional_adaptive)
wp_Osun_nonfunctional_adaptive <- adaptive.density(wp_Osun_nonfunctional_ppp.km, method="kernel")
plot(wp_Osun_nonfunctional_adaptive)
We can compare the fixed and adaptive kernel density estimation outputs by using the code chunk below.
Function waterpoint distribution in fixed and adaptive kernel density estimation outputs
par(mfrow=c(1,2))
plot(kde_Osun_functional.bw, main = "Fixed bandwidth")
plot(wp_Osun_functional_adaptive, main = "Adaptive bandwidth")
Nonfunctional waterpoint distribution in fixed and adaptive kernel density estimation outputs
par(mfrow=c(1,2))
plot(kde_Osun_nonfunctional.bw, main = "Fixed bandwidth")
plot(wp_Osun_nonfunctional_adaptive, main = "Adaptive bandwidth")
Converting KDE output into grid object. We need to convert the KDE output so that it is suitable for mapping purposes
kde_functionalwp_raster <- kde_Osun_functional.bw %>%
as.SpatialGridDataFrame.im() %>%
raster()
kde_functionalwp_rasterclass : RasterLayer
dimensions : 128, 128, 16384 (nrow, ncol, ncell)
resolution : 0.8948485, 0.9616045 (x, y)
extent : 176.5032, 291.0438, 331.4347, 454.5201 (xmin, xmax, ymin, ymax)
crs : NA
source : memory
names : v
values : -5.092436e-15, 25.49435 (min, max)
kde_nonfunctionalwp_raster <- kde_Osun_nonfunctional.bw %>%
as.SpatialGridDataFrame.im() %>%
raster()
kde_nonfunctionalwp_rasterclass : RasterLayer
dimensions : 128, 128, 16384 (nrow, ncol, ncell)
resolution : 0.8948485, 0.9616045 (x, y)
extent : 176.5032, 291.0438, 331.4347, 454.5201 (xmin, xmax, ymin, ymax)
crs : NA
source : memory
names : v
values : -3.925434e-15, 20.49412 (min, max)
Assign projection
projection(kde_functionalwp_raster) <- CRS('+init=EPSG:26392')
projection(kde_nonfunctionalwp_raster) <- CRS('+init=EPSG:26392')
kde_functionalwp_rasterclass : RasterLayer
dimensions : 128, 128, 16384 (nrow, ncol, ncell)
resolution : 0.8948485, 0.9616045 (x, y)
extent : 176.5032, 291.0438, 331.4347, 454.5201 (xmin, xmax, ymin, ymax)
crs : +proj=tmerc +lat_0=4 +lon_0=8.5 +k=0.99975 +x_0=670553.98 +y_0=0 +a=6378249.145 +rf=293.465 +units=m +no_defs
source : memory
names : v
values : -5.092436e-15, 25.49435 (min, max)
kde_nonfunctionalwp_rasterclass : RasterLayer
dimensions : 128, 128, 16384 (nrow, ncol, ncell)
resolution : 0.8948485, 0.9616045 (x, y)
extent : 176.5032, 291.0438, 331.4347, 454.5201 (xmin, xmax, ymin, ymax)
crs : +proj=tmerc +lat_0=4 +lon_0=8.5 +k=0.99975 +x_0=670553.98 +y_0=0 +a=6378249.145 +rf=293.465 +units=m +no_defs
source : memory
names : v
values : -3.925434e-15, 20.49412 (min, max)
Visualising the output in tmap
tmap_mode('view')tmap mode set to interactive viewing
tm_basemap('OpenStreetMap') +
tm_shape(kde_functionalwp_raster) +
tm_raster('v') +
tm_layout(legend.position = c('right', 'bottom'),
frame = FALSE)legend.postion is used for plot mode. Use view.legend.position in tm_view to set the legend position in view mode.
Variable(s) "v" contains positive and negative values, so midpoint is set to 0. Set midpoint = NA to show the full spectrum of the color palette.
tmap_mode('view')tmap mode set to interactive viewing
tm_basemap('OpenStreetMap') +
tm_shape(kde_nonfunctionalwp_raster) +
tm_raster('v') +
tm_layout(legend.position = c('right', 'bottom'),
frame = FALSE)legend.postion is used for plot mode. Use view.legend.position in tm_view to set the legend position in view mode.
Variable(s) "v" contains positive and negative values, so midpoint is set to 0. Set midpoint = NA to show the full spectrum of the color palette.
3.1.3 Describe the spatial patterns revealed by the kernel density maps. Highlight the advantage of kernel density map over point map.
tmap_mode("view")tmap mode set to interactive viewing
tm_shape(NGA_Osun) +
tm_polygons() +
tm_shape(wp_Osun)+
tm_dots(col = "status_clean",
size = 0.01,
border.col = "black",
border.lwd = 0.5) +
tm_view(set.zoom.limits = c(8, 16))It looks like the graph has too many colors and it will be better if we group them only in Functional, Nonfunctional, Unknown, so it will be clear to visualize
wp_Osun <- wp_Osun %>%
mutate(status_group = recode(status_clean,
"Functional" = "Functional",
"Functional but not in use" = "Functional",
"Functional but needs repair" = "Functional",
"Abandoned/Decommissioned" = "Nonfunctional",
"Abandoned" = "Nonfunctional",
"Non-Functional due to dry season" = "Nonfunctional",
"Non-Functional" = "Nonfunctional",
"Non functional due to dry season" = "Nonfunctional",
"unknown" = "Unknown"))tmap_mode("view")tmap mode set to interactive viewing
tm_shape(NGA_Osun) +
tm_polygons() +
tm_shape(wp_Osun)+
tm_dots(col = "status_group",
size = 0.01,
border.col = "black",
border.lwd = 0.5) +
tm_view(set.zoom.limits = c(8, 16))plot_functionalwp<- tm_shape(NGA_Osun) +
tm_polygons() +
tm_shape(wp_Osun_functional) +
tm_dots(size = 0.01)
plot_functionalwpplot_nonfunctionalwp<- tm_shape(NGA_Osun) +
tm_polygons() +
tm_shape(wp_Osun_nonfunctional) +
tm_dots(size = 0.01)
plot_nonfunctionalwppar(mfrow=c(1,2))
plot_functionalwpplot_nonfunctionalwpplot(kde_Osun_functional.bw, main = "Functional Waterpoint")
plot(kde_Osun_nonfunctional.bw, main = "Nonfunctional Waterpoint")
3.2 Second-order Spatial Point Patterns Analysis
3.2.1 Formulate the null hypothesis and alternative hypothesis and select the confidence level.
3.2.2 Perform the test by using appropriate Second order spatial point patterns analysis technique.
3.2.3 With reference to the analysis results, draw statistical conclusions.
#to run this code, remove the'#'
#L_ck = Lest(wp_Osun_functional_ppp, correction = "Ripley")
#plot(L_ck, . -r ~ r,
#ylab= "L(d)-r", xlab = "d(m)")
#L_ck = Lest(wp_Osun_nonfunctional_ppp, correction = "Ripley")
#plot(L_ck, . -r ~ r,
#ylab= "L(d)-r", xlab = "d(m)")
#L_ck.csr <- envelope(wp_Osun_functional_ppp, Lest, nsim = 5, rank = 1, glocal=TRUE)#plot(L_ck.csr, . - r ~ r, xlab="d", ylab="L(d)-r")
#L_ck.csr <- envelope(wp_Osun_nonfunctional_ppp, Lest, nsim = 5, rank = 1, glocal=TRUE)#plot(L_ck.csr, . - r ~ r, xlab="d", ylab="L(d)-r")
3.3 Spatial Correlation Analysis
3.3.1 Formulate the null hypothesis and alternative hypothesis and select the confidence level.
In the code chunk below, st_knn() of sfdep package is used to determine the k (i.e. 6) nearest neighbours for given point geometry.
nb <- include_self(
st_knn(st_geometry(wp_Osun), 6))wt <- st_kernel_weights(nb,
wp_Osun,
"gaussian",
adaptive = TRUE)To compute LCLQ by using sfdep package, the reference point data must be in either character or vector list. The code chunks below are used to prepare two vector lists. One of FunctionalWaterpoint and NonFunctionalWaterpoint are called A and B respectively.
FunctionalWaterpoint <- wp_Osun %>%
filter(status_group == "Functional")
B <- FunctionalWaterpoint$status_groupNonFunctionalWaterpoint <- wp_Osun %>%
filter(status_group == "Nonfunctional")
A <- NonFunctionalWaterpoint$status_groupLCLQ <- local_colocation(A, B, nb, wt, 49)
LCLQ Functional p_sim_Functional
1 NA NA
2 NA NA
3 NA NA
4 NA NA
5 NA NA
6 NA NA
7 NA NA
8 NA NA
9 NA NA
10 NA NA
11 NA NA
12 NA NA
13 NA NA
14 NA NA
15 NA NA
16 NA NA
17 NA NA
18 NA NA
19 NA NA
20 NA NA
21 NA NA
22 NA NA
23 NA NA
24 NA NA
25 NA NA
26 NA NA
27 NA NA
28 NA NA
29 NA NA
30 NA NA
31 NA NA
32 NA NA
33 NA NA
34 NA NA
35 NA NA
36 NA NA
37 NA NA
38 NA NA
39 NA NA
40 NA NA
41 NA NA
42 NA NA
43 NA NA
44 NA NA
45 NA NA
46 NA NA
47 NA NA
48 NA NA
49 NA NA
50 NA NA
51 NA NA
52 NA NA
53 NA NA
54 NA NA
55 NA NA
56 NA NA
57 NA NA
58 NA NA
59 NA NA
60 NA NA
61 NA NA
62 NA NA
63 0.9996198 0.02
64 NA NA
65 NA NA
66 NA NA
67 NA NA
68 NA NA
69 NA NA
70 0.9996198 0.02
71 NA NA
72 NA NA
73 NA NA
74 0.9996198 0.02
75 NA NA
76 NA NA
77 NA NA
78 NA NA
79 NA NA
80 NA NA
81 NA NA
82 NA NA
83 NA NA
84 NA NA
85 NA NA
86 NA NA
87 NA NA
88 NA NA
89 NA NA
90 NA NA
91 NA NA
92 NA NA
93 NA NA
94 NA NA
95 NA NA
96 NA NA
97 NA NA
98 NA NA
99 NA NA
100 NA NA
101 NA NA
102 NA NA
103 NA NA
104 NA NA
105 NA NA
106 NA NA
107 NA NA
108 NA NA
109 NA NA
110 NA NA
111 NA NA
112 NA NA
113 NA NA
114 NA NA
115 NA NA
116 NA NA
117 NA NA
118 0.9996198 0.02
119 0.9996198 0.02
120 NA NA
121 NA NA
122 NA NA
123 NA NA
124 NA NA
125 NA NA
126 NA NA
127 NA NA
128 NA NA
129 NA NA
130 NA NA
131 NA NA
132 NA NA
133 NA NA
134 NA NA
135 NA NA
136 NA NA
137 NA NA
138 NA NA
139 NA NA
140 NA NA
141 NA NA
142 NA NA
143 NA NA
144 NA NA
145 NA NA
146 NA NA
147 NA NA
148 NA NA
149 0.9996198 0.02
150 NA NA
151 NA NA
152 NA NA
153 NA NA
154 NA NA
155 NA NA
156 NA NA
157 NA NA
158 NA NA
159 NA NA
160 NA NA
161 NA NA
162 NA NA
163 NA NA
164 NA NA
165 NA NA
166 NA NA
167 NA NA
168 NA NA
169 NA NA
170 NA NA
171 NA NA
172 NA NA
173 NA NA
174 NA NA
175 NA NA
176 NA NA
177 NA NA
178 NA NA
179 NA NA
180 NA NA
181 NA NA
182 NA NA
183 NA NA
184 NA NA
185 NA NA
186 NA NA
187 NA NA
188 NA NA
189 NA NA
190 NA NA
191 NA NA
192 NA NA
193 NA NA
194 NA NA
195 NA NA
196 NA NA
197 NA NA
198 NA NA
199 NA NA
200 NA NA
201 NA NA
202 NA NA
203 NA NA
204 NA NA
205 NA NA
206 NA NA
207 NA NA
208 NA NA
209 NA NA
210 NA NA
211 NA NA
212 NA NA
213 NA NA
214 NA NA
215 NA NA
216 NA NA
217 NA NA
218 NA NA
219 NA NA
220 NA NA
221 NA NA
222 NA NA
223 NA NA
224 NA NA
225 NA NA
226 NA NA
227 NA NA
228 NA NA
229 NA NA
230 NA NA
231 NA NA
232 NA NA
233 NA NA
234 NA NA
235 NA NA
236 NA NA
237 NA NA
238 NA NA
239 NA NA
240 NA NA
241 NA NA
242 NA NA
243 NA NA
244 NA NA
245 NA NA
246 NA NA
247 NA NA
248 NA NA
249 NA NA
250 NA NA
251 NA NA
252 NA NA
253 NA NA
254 NA NA
255 NA NA
256 NA NA
257 NA NA
258 NA NA
259 NA NA
260 NA NA
261 NA NA
262 NA NA
263 0.9996198 0.02
264 NA NA
265 NA NA
266 NA NA
267 NA NA
268 NA NA
269 NA NA
270 NA NA
271 NA NA
272 NA NA
273 NA NA
274 NA NA
275 NA NA
276 NA NA
277 NA NA
278 NA NA
279 NA NA
280 NA NA
281 NA NA
282 NA NA
283 NA NA
284 NA NA
285 NA NA
286 NA NA
287 NA NA
288 NA NA
289 NA NA
290 NA NA
291 NA NA
292 NA NA
293 NA NA
294 NA NA
295 NA NA
296 NA NA
297 NA NA
298 NA NA
299 NA NA
300 NA NA
301 NA NA
302 NA NA
303 NA NA
304 NA NA
305 NA NA
306 NA NA
307 NA NA
308 NA NA
309 NA NA
310 NA NA
311 NA NA
312 NA NA
313 NA NA
314 NA NA
315 NA NA
316 NA NA
317 NA NA
318 NA NA
319 NA NA
320 NA NA
321 NA NA
322 NA NA
323 NA NA
324 NA NA
325 NA NA
326 NA NA
327 NA NA
328 NA NA
329 NA NA
330 NA NA
331 NA NA
332 NA NA
333 NA NA
334 NA NA
335 NA NA
336 NA NA
337 NA NA
338 NA NA
339 NA NA
340 NA NA
341 NA NA
342 NA NA
343 NA NA
344 NA NA
345 NA NA
346 NA NA
347 NA NA
348 NA NA
349 NA NA
350 NA NA
351 NA NA
352 NA NA
353 NA NA
354 NA NA
355 NA NA
356 NA NA
357 NA NA
358 NA NA
359 NA NA
360 NA NA
361 NA NA
362 NA NA
363 NA NA
364 NA NA
365 NA NA
366 NA NA
367 NA NA
368 NA NA
369 NA NA
370 NA NA
371 NA NA
372 NA NA
373 NA NA
374 NA NA
375 NA NA
376 NA NA
377 NA NA
378 NA NA
379 NA NA
380 NA NA
381 NA NA
382 NA NA
383 NA NA
384 NA NA
385 NA NA
386 NA NA
387 NA NA
388 NA NA
389 NA NA
390 NA NA
391 NA NA
392 NA NA
393 NA NA
394 NA NA
395 NA NA
396 NA NA
397 NA NA
398 NA NA
399 NA NA
400 NA NA
401 NA NA
402 NA NA
403 NA NA
404 NA NA
405 NA NA
406 NA NA
407 NA NA
408 NA NA
409 NA NA
410 NA NA
411 NA NA
412 NA NA
413 NA NA
414 NA NA
415 NA NA
416 NA NA
417 NA NA
418 NA NA
419 NA NA
420 NA NA
421 NA NA
422 NA NA
423 NA NA
424 NA NA
425 NA NA
426 NA NA
427 NA NA
428 NA NA
429 NA NA
430 NA NA
431 NA NA
432 NA NA
433 NA NA
434 NA NA
435 NA NA
436 NA NA
437 NA NA
438 NA NA
439 0.9996198 0.02
440 NA NA
441 NA NA
442 NA NA
443 NA NA
444 NA NA
445 NA NA
446 NA NA
447 NA NA
448 NA NA
449 NA NA
450 NA NA
451 NA NA
452 NA NA
453 NA NA
454 NA NA
455 NA NA
456 NA NA
457 NA NA
458 NA NA
459 NA NA
460 NA NA
461 NA NA
462 NA NA
463 NA NA
464 NA NA
465 NA NA
466 NA NA
467 NA NA
468 NA NA
469 NA NA
470 NA NA
471 NA NA
472 0.9996198 0.02
473 NA NA
474 NA NA
475 NA NA
476 NA NA
477 NA NA
478 NA NA
479 NA NA
480 NA NA
481 NA NA
482 NA NA
483 NA NA
484 NA NA
485 NA NA
486 NA NA
487 NA NA
488 NA NA
489 NA NA
490 NA NA
491 NA NA
492 NA NA
493 NA NA
494 NA NA
495 NA NA
496 NA NA
497 NA NA
498 NA NA
499 NA NA
500 NA NA
501 NA NA
502 NA NA
503 NA NA
504 NA NA
505 NA NA
506 NA NA
507 NA NA
508 NA NA
509 NA NA
510 NA NA
511 NA NA
512 NA NA
513 NA NA
514 NA NA
515 NA NA
516 NA NA
517 NA NA
518 NA NA
519 NA NA
520 NA NA
521 NA NA
522 NA NA
523 NA NA
524 NA NA
525 NA NA
526 NA NA
527 NA NA
528 NA NA
529 NA NA
530 NA NA
531 NA NA
532 NA NA
533 NA NA
534 NA NA
535 NA NA
536 NA NA
537 NA NA
538 NA NA
539 NA NA
540 NA NA
541 NA NA
542 NA NA
543 NA NA
544 NA NA
545 NA NA
546 NA NA
547 NA NA
548 NA NA
549 NA NA
550 NA NA
551 NA NA
552 NA NA
553 NA NA
554 NA NA
555 NA NA
556 NA NA
557 NA NA
558 0.9996198 0.02
559 NA NA
560 NA NA
561 NA NA
562 NA NA
563 NA NA
564 NA NA
565 NA NA
566 NA NA
567 NA NA
568 NA NA
569 NA NA
570 NA NA
571 NA NA
572 NA NA
573 NA NA
574 NA NA
575 NA NA
576 NA NA
577 NA NA
578 NA NA
579 NA NA
580 NA NA
581 NA NA
582 NA NA
583 NA NA
584 NA NA
585 NA NA
586 NA NA
587 NA NA
588 NA NA
589 NA NA
590 NA NA
591 NA NA
592 NA NA
593 0.9996198 0.04
594 NA NA
595 NA NA
596 NA NA
597 NA NA
598 NA NA
599 NA NA
600 NA NA
601 NA NA
602 NA NA
603 NA NA
604 NA NA
605 NA NA
606 NA NA
607 NA NA
608 NA NA
609 NA NA
610 NA NA
611 NA NA
612 NA NA
613 NA NA
614 NA NA
615 NA NA
616 NA NA
617 NA NA
618 NA NA
619 NA NA
620 NA NA
621 NA NA
622 NA NA
623 NA NA
624 NA NA
625 NA NA
626 NA NA
627 NA NA
628 NA NA
629 NA NA
630 NA NA
631 NA NA
632 NA NA
633 NA NA
634 NA NA
635 NA NA
636 NA NA
637 NA NA
638 NA NA
639 NA NA
640 NA NA
641 NA NA
642 NA NA
643 NA NA
644 NA NA
645 NA NA
646 NA NA
647 NA NA
648 NA NA
649 NA NA
650 NA NA
651 NA NA
652 NA NA
653 NA NA
654 NA NA
655 NA NA
656 NA NA
657 NA NA
658 NA NA
659 NA NA
660 NA NA
661 NA NA
662 NA NA
663 NA NA
664 NA NA
665 NA NA
666 NA NA
667 NA NA
668 NA NA
669 NA NA
670 NA NA
671 NA NA
672 0.9996198 0.02
673 NA NA
674 NA NA
675 NA NA
676 NA NA
677 NA NA
678 NA NA
679 NA NA
680 NA NA
681 NA NA
682 NA NA
683 NA NA
684 NA NA
685 NA NA
686 NA NA
687 NA NA
688 NA NA
689 NA NA
690 NA NA
691 NA NA
692 NA NA
693 NA NA
694 NA NA
695 NA NA
696 NA NA
697 NA NA
698 NA NA
699 NA NA
700 NA NA
701 NA NA
702 NA NA
703 NA NA
704 NA NA
705 NA NA
706 NA NA
707 NA NA
708 NA NA
709 NA NA
710 NA NA
711 NA NA
712 NA NA
713 NA NA
714 NA NA
715 NA NA
716 NA NA
717 NA NA
718 NA NA
719 NA NA
720 NA NA
721 NA NA
722 NA NA
723 NA NA
724 NA NA
725 NA NA
726 NA NA
727 NA NA
728 NA NA
729 NA NA
730 NA NA
731 NA NA
732 NA NA
733 NA NA
734 NA NA
735 NA NA
736 NA NA
737 NA NA
738 NA NA
739 NA NA
740 0.9996198 0.02
741 NA NA
742 NA NA
743 0.9996198 0.02
744 NA NA
745 NA NA
746 NA NA
747 NA NA
748 NA NA
749 NA NA
750 NA NA
751 NA NA
752 NA NA
753 NA NA
754 NA NA
755 NA NA
756 NA NA
757 NA NA
758 NA NA
759 NA NA
760 NA NA
761 NA NA
762 NA NA
763 NA NA
764 NA NA
765 NA NA
766 NA NA
767 NA NA
768 NA NA
769 NA NA
770 NA NA
771 NA NA
772 NA NA
773 0.9996198 0.02
774 NA NA
775 NA NA
776 NA NA
777 NA NA
778 NA NA
779 NA NA
780 NA NA
781 NA NA
782 NA NA
783 NA NA
784 NA NA
785 NA NA
786 0.9996198 0.04
787 NA NA
788 NA NA
789 NA NA
790 NA NA
791 NA NA
792 NA NA
793 NA NA
794 NA NA
795 NA NA
796 NA NA
797 NA NA
798 NA NA
799 NA NA
800 NA NA
801 NA NA
802 NA NA
803 NA NA
804 NA NA
805 NA NA
806 0.9996198 0.02
807 NA NA
808 NA NA
809 NA NA
810 NA NA
811 NA NA
812 NA NA
813 NA NA
814 NA NA
815 NA NA
816 NA NA
817 NA NA
818 NA NA
819 NA NA
820 NA NA
821 NA NA
822 NA NA
823 NA NA
824 NA NA
825 NA NA
826 NA NA
827 NA NA
828 NA NA
829 NA NA
830 NA NA
831 NA NA
832 NA NA
833 NA NA
834 NA NA
835 NA NA
836 NA NA
837 NA NA
838 NA NA
839 NA NA
840 NA NA
841 NA NA
842 NA NA
843 NA NA
844 NA NA
845 NA NA
846 NA NA
847 NA NA
848 NA NA
849 NA NA
850 NA NA
851 NA NA
852 NA NA
853 NA NA
854 NA NA
855 NA NA
856 NA NA
857 NA NA
858 NA NA
859 NA NA
860 NA NA
861 NA NA
862 NA NA
863 NA NA
864 NA NA
865 NA NA
866 NA NA
867 NA NA
868 NA NA
869 NA NA
870 NA NA
871 NA NA
872 NA NA
873 NA NA
874 NA NA
875 NA NA
876 NA NA
877 NA NA
878 NA NA
879 NA NA
880 NA NA
881 NA NA
882 NA NA
883 NA NA
884 NA NA
885 NA NA
886 NA NA
887 NA NA
888 0.9996198 0.02
889 NA NA
890 NA NA
891 NA NA
892 NA NA
893 NA NA
894 NA NA
895 NA NA
896 NA NA
897 NA NA
898 NA NA
899 NA NA
900 NA NA
901 NA NA
902 NA NA
903 NA NA
904 NA NA
905 NA NA
906 NA NA
907 NA NA
908 NA NA
909 NA NA
910 NA NA
911 NA NA
912 NA NA
913 NA NA
914 NA NA
915 NA NA
916 NA NA
917 0.9996198 0.02
918 NA NA
919 NA NA
920 NA NA
921 NA NA
922 NA NA
923 NA NA
924 NA NA
925 NA NA
926 NA NA
927 NA NA
928 NA NA
929 NA NA
930 NA NA
931 NA NA
932 NA NA
933 NA NA
934 NA NA
935 NA NA
936 NA NA
937 NA NA
938 NA NA
939 0.9996198 0.04
940 NA NA
941 NA NA
942 NA NA
943 NA NA
944 NA NA
945 NA NA
946 NA NA
947 NA NA
948 NA NA
949 NA NA
950 NA NA
951 NA NA
952 NA NA
953 NA NA
954 NA NA
955 NA NA
956 NA NA
957 NA NA
958 NA NA
959 NA NA
960 NA NA
961 NA NA
962 NA NA
963 NA NA
964 NA NA
965 NA NA
966 NA NA
967 NA NA
968 NA NA
969 NA NA
970 NA NA
971 NA NA
972 NA NA
973 NA NA
974 NA NA
975 NA NA
976 NA NA
977 NA NA
978 NA NA
979 NA NA
980 0.9996198 0.02
981 NA NA
982 NA NA
983 NA NA
984 NA NA
985 NA NA
986 NA NA
987 NA NA
988 NA NA
989 NA NA
990 NA NA
991 NA NA
992 NA NA
993 NA NA
994 NA NA
995 NA NA
996 NA NA
997 NA NA
998 NA NA
999 NA NA
1000 NA NA
1001 NA NA
1002 NA NA
1003 NA NA
1004 NA NA
1005 NA NA
1006 NA NA
1007 NA NA
1008 NA NA
1009 NA NA
1010 NA NA
1011 NA NA
1012 NA NA
1013 NA NA
1014 NA NA
1015 NA NA
1016 NA NA
1017 NA NA
1018 NA NA
1019 NA NA
1020 NA NA
1021 NA NA
1022 NA NA
1023 NA NA
1024 NA NA
1025 NA NA
1026 NA NA
1027 NA NA
1028 NA NA
1029 NA NA
1030 NA NA
1031 NA NA
1032 NA NA
1033 NA NA
1034 NA NA
1035 NA NA
1036 NA NA
1037 NA NA
1038 NA NA
1039 NA NA
1040 NA NA
1041 NA NA
1042 NA NA
1043 NA NA
1044 NA NA
1045 NA NA
1046 NA NA
1047 NA NA
1048 NA NA
1049 NA NA
1050 NA NA
1051 NA NA
1052 NA NA
1053 NA NA
1054 NA NA
1055 NA NA
1056 NA NA
1057 NA NA
1058 NA NA
1059 NA NA
1060 NA NA
1061 NA NA
1062 NA NA
1063 NA NA
1064 NA NA
1065 NA NA
1066 NA NA
1067 NA NA
1068 NA NA
1069 NA NA
1070 NA NA
1071 NA NA
1072 0.9996198 0.02
1073 NA NA
1074 NA NA
1075 NA NA
1076 NA NA
1077 NA NA
1078 NA NA
1079 NA NA
1080 NA NA
1081 NA NA
1082 NA NA
1083 NA NA
1084 NA NA
1085 NA NA
1086 NA NA
1087 NA NA
1088 NA NA
1089 NA NA
1090 NA NA
1091 NA NA
1092 NA NA
1093 NA NA
1094 NA NA
1095 NA NA
1096 NA NA
1097 NA NA
1098 NA NA
1099 NA NA
1100 NA NA
1101 NA NA
1102 NA NA
1103 NA NA
1104 NA NA
1105 NA NA
1106 NA NA
1107 NA NA
1108 NA NA
1109 NA NA
1110 NA NA
1111 NA NA
1112 NA NA
1113 NA NA
1114 NA NA
1115 NA NA
1116 NA NA
1117 NA NA
1118 NA NA
1119 NA NA
1120 NA NA
1121 NA NA
1122 NA NA
1123 NA NA
1124 NA NA
1125 NA NA
1126 NA NA
1127 NA NA
1128 NA NA
1129 NA NA
1130 NA NA
1131 NA NA
1132 NA NA
1133 NA NA
1134 NA NA
1135 NA NA
1136 NA NA
1137 NA NA
1138 NA NA
1139 NA NA
1140 NA NA
1141 NA NA
1142 NA NA
1143 NA NA
1144 NA NA
1145 NA NA
1146 NA NA
1147 NA NA
1148 NA NA
1149 NA NA
1150 NA NA
1151 NA NA
1152 NA NA
1153 NA NA
1154 NA NA
1155 NA NA
1156 NA NA
1157 NA NA
1158 NA NA
1159 NA NA
1160 NA NA
1161 NA NA
1162 NA NA
1163 NA NA
1164 NA NA
1165 NA NA
1166 NA NA
1167 NA NA
1168 NA NA
1169 NA NA
1170 NA NA
1171 NA NA
1172 NA NA
1173 NA NA
1174 0.9996198 0.02
1175 NA NA
1176 NA NA
1177 NA NA
1178 NA NA
1179 NA NA
1180 NA NA
1181 NA NA
1182 NA NA
1183 NA NA
1184 NA NA
1185 NA NA
1186 NA NA
1187 NA NA
1188 NA NA
1189 NA NA
1190 NA NA
1191 NA NA
1192 NA NA
1193 NA NA
1194 NA NA
1195 NA NA
1196 NA NA
1197 NA NA
1198 NA NA
1199 NA NA
1200 NA NA
1201 NA NA
1202 NA NA
1203 NA NA
1204 NA NA
1205 NA NA
1206 NA NA
1207 NA NA
1208 NA NA
1209 NA NA
1210 NA NA
1211 NA NA
1212 NA NA
1213 NA NA
1214 NA NA
1215 NA NA
1216 NA NA
1217 NA NA
1218 NA NA
1219 NA NA
1220 NA NA
1221 NA NA
1222 NA NA
1223 NA NA
1224 NA NA
1225 NA NA
1226 NA NA
1227 NA NA
1228 NA NA
1229 0.9996198 0.02
1230 NA NA
1231 NA NA
1232 NA NA
1233 NA NA
1234 NA NA
1235 NA NA
1236 NA NA
1237 NA NA
1238 NA NA
1239 NA NA
1240 NA NA
1241 NA NA
1242 NA NA
1243 NA NA
1244 NA NA
1245 NA NA
1246 NA NA
1247 NA NA
1248 NA NA
1249 NA NA
1250 NA NA
1251 NA NA
1252 NA NA
1253 NA NA
1254 NA NA
1255 NA NA
1256 NA NA
1257 NA NA
1258 NA NA
1259 NA NA
1260 NA NA
1261 NA NA
1262 NA NA
1263 NA NA
1264 NA NA
1265 NA NA
1266 NA NA
1267 NA NA
1268 NA NA
1269 NA NA
1270 NA NA
1271 NA NA
1272 NA NA
1273 NA NA
1274 NA NA
1275 NA NA
1276 NA NA
1277 NA NA
1278 NA NA
1279 NA NA
1280 NA NA
1281 NA NA
1282 NA NA
1283 NA NA
1284 NA NA
1285 NA NA
1286 NA NA
1287 NA NA
1288 NA NA
1289 NA NA
1290 NA NA
1291 NA NA
1292 NA NA
1293 NA NA
1294 NA NA
1295 NA NA
1296 NA NA
1297 NA NA
1298 NA NA
1299 NA NA
1300 NA NA
1301 NA NA
1302 NA NA
1303 NA NA
1304 NA NA
1305 NA NA
1306 NA NA
1307 NA NA
1308 NA NA
1309 NA NA
1310 NA NA
1311 NA NA
1312 NA NA
1313 NA NA
1314 0.9996198 0.02
1315 NA NA
1316 NA NA
1317 NA NA
1318 NA NA
1319 NA NA
1320 NA NA
1321 NA NA
1322 NA NA
1323 NA NA
1324 NA NA
1325 NA NA
1326 NA NA
1327 NA NA
1328 NA NA
1329 NA NA
1330 NA NA
1331 NA NA
1332 NA NA
1333 NA NA
1334 NA NA
1335 NA NA
1336 NA NA
1337 NA NA
1338 NA NA
1339 NA NA
1340 NA NA
1341 NA NA
1342 NA NA
1343 NA NA
1344 NA NA
1345 NA NA
1346 0.9996198 0.02
1347 NA NA
1348 NA NA
1349 NA NA
1350 NA NA
1351 NA NA
1352 NA NA
1353 NA NA
1354 NA NA
1355 NA NA
1356 NA NA
1357 NA NA
1358 NA NA
1359 NA NA
1360 NA NA
1361 NA NA
1362 NA NA
1363 NA NA
1364 NA NA
1365 NA NA
1366 NA NA
1367 NA NA
1368 NA NA
1369 NA NA
1370 NA NA
1371 NA NA
1372 NA NA
1373 NA NA
1374 NA NA
1375 NA NA
1376 NA NA
1377 NA NA
1378 NA NA
1379 NA NA
1380 NA NA
1381 NA NA
1382 0.9996198 0.08
1383 NA NA
1384 NA NA
1385 NA NA
1386 NA NA
1387 NA NA
1388 NA NA
1389 NA NA
1390 NA NA
1391 NA NA
1392 NA NA
1393 NA NA
1394 NA NA
1395 NA NA
1396 NA NA
1397 NA NA
1398 0.9996198 0.02
1399 NA NA
1400 NA NA
1401 NA NA
1402 NA NA
1403 NA NA
1404 0.9996198 0.08
1405 NA NA
1406 0.9996198 0.02
1407 NA NA
1408 NA NA
1409 NA NA
1410 NA NA
1411 NA NA
1412 NA NA
1413 NA NA
1414 NA NA
1415 NA NA
1416 NA NA
1417 NA NA
1418 NA NA
1419 NA NA
1420 NA NA
1421 NA NA
1422 NA NA
1423 NA NA
1424 NA NA
1425 NA NA
1426 NA NA
1427 NA NA
1428 NA NA
1429 NA NA
1430 NA NA
1431 NA NA
1432 NA NA
1433 NA NA
1434 NA NA
1435 NA NA
1436 NA NA
1437 NA NA
1438 NA NA
1439 NA NA
1440 NA NA
1441 NA NA
1442 NA NA
1443 NA NA
1444 NA NA
1445 NA NA
1446 NA NA
1447 NA NA
1448 NA NA
1449 NA NA
1450 NA NA
1451 NA NA
1452 NA NA
1453 NA NA
1454 NA NA
1455 NA NA
1456 0.9996198 0.02
1457 NA NA
1458 NA NA
1459 NA NA
1460 NA NA
1461 NA NA
1462 NA NA
1463 NA NA
1464 NA NA
1465 NA NA
1466 NA NA
1467 NA NA
1468 NA NA
1469 NA NA
1470 NA NA
1471 NA NA
1472 NA NA
1473 0.9996198 0.04
1474 NA NA
1475 NA NA
1476 NA NA
1477 NA NA
1478 NA NA
1479 NA NA
1480 NA NA
1481 NA NA
1482 NA NA
1483 NA NA
1484 NA NA
1485 NA NA
1486 NA NA
1487 NA NA
1488 NA NA
1489 NA NA
1490 NA NA
1491 NA NA
1492 NA NA
1493 NA NA
1494 NA NA
1495 NA NA
1496 NA NA
1497 NA NA
1498 NA NA
1499 NA NA
1500 NA NA
1501 NA NA
1502 NA NA
1503 NA NA
1504 NA NA
1505 NA NA
1506 NA NA
1507 NA NA
1508 NA NA
1509 NA NA
1510 NA NA
1511 NA NA
1512 NA NA
1513 NA NA
1514 NA NA
1515 NA NA
1516 NA NA
1517 NA NA
1518 NA NA
1519 NA NA
1520 NA NA
1521 0.9996198 0.02
1522 NA NA
1523 NA NA
1524 NA NA
1525 NA NA
1526 NA NA
1527 NA NA
1528 NA NA
1529 NA NA
1530 NA NA
1531 NA NA
1532 NA NA
1533 NA NA
1534 NA NA
1535 NA NA
1536 NA NA
1537 NA NA
1538 NA NA
1539 NA NA
1540 NA NA
1541 NA NA
1542 NA NA
1543 NA NA
1544 NA NA
1545 NA NA
1546 NA NA
1547 NA NA
1548 NA NA
1549 NA NA
1550 NA NA
1551 NA NA
1552 NA NA
1553 NA NA
1554 NA NA
1555 NA NA
1556 NA NA
1557 NA NA
1558 NA NA
1559 NA NA
1560 NA NA
1561 0.9996198 0.06
1562 NA NA
1563 NA NA
1564 NA NA
1565 NA NA
1566 NA NA
1567 NA NA
1568 NA NA
1569 NA NA
1570 NA NA
1571 NA NA
1572 NA NA
1573 NA NA
1574 NA NA
1575 NA NA
1576 NA NA
1577 NA NA
1578 NA NA
1579 NA NA
1580 NA NA
1581 NA NA
1582 NA NA
1583 NA NA
1584 NA NA
1585 NA NA
1586 NA NA
1587 NA NA
1588 NA NA
1589 NA NA
1590 NA NA
1591 NA NA
1592 NA NA
1593 NA NA
1594 NA NA
1595 NA NA
1596 NA NA
1597 NA NA
1598 NA NA
1599 NA NA
1600 NA NA
1601 NA NA
1602 NA NA
1603 NA NA
1604 0.9996198 0.02
1605 NA NA
1606 NA NA
1607 NA NA
1608 NA NA
1609 NA NA
1610 NA NA
1611 NA NA
1612 NA NA
1613 NA NA
1614 NA NA
1615 NA NA
1616 NA NA
1617 NA NA
1618 NA NA
1619 NA NA
1620 NA NA
1621 NA NA
1622 NA NA
1623 NA NA
1624 NA NA
1625 NA NA
1626 NA NA
1627 NA NA
1628 NA NA
1629 NA NA
1630 NA NA
1631 NA NA
1632 NA NA
1633 NA NA
1634 NA NA
1635 NA NA
1636 NA NA
1637 NA NA
1638 NA NA
1639 NA NA
1640 NA NA
1641 NA NA
1642 NA NA
1643 NA NA
1644 0.9996198 0.02
1645 NA NA
1646 0.9996198 0.02
1647 NA NA
1648 NA NA
1649 NA NA
1650 NA NA
1651 NA NA
1652 NA NA
1653 NA NA
1654 NA NA
1655 NA NA
1656 NA NA
1657 NA NA
1658 NA NA
1659 NA NA
1660 NA NA
1661 NA NA
1662 NA NA
1663 NA NA
1664 NA NA
1665 NA NA
1666 NA NA
1667 NA NA
1668 NA NA
1669 NA NA
1670 NA NA
1671 NA NA
1672 NA NA
1673 NA NA
1674 NA NA
1675 NA NA
1676 0.9996198 0.02
1677 NA NA
1678 NA NA
1679 NA NA
1680 NA NA
1681 NA NA
1682 NA NA
1683 NA NA
1684 NA NA
1685 NA NA
1686 NA NA
1687 NA NA
1688 NA NA
1689 NA NA
1690 NA NA
1691 NA NA
1692 NA NA
1693 NA NA
1694 NA NA
1695 NA NA
1696 NA NA
1697 NA NA
1698 NA NA
1699 NA NA
1700 NA NA
1701 NA NA
1702 NA NA
1703 NA NA
1704 NA NA
1705 NA NA
1706 NA NA
1707 NA NA
1708 NA NA
1709 NA NA
1710 NA NA
1711 NA NA
1712 NA NA
1713 NA NA
1714 NA NA
1715 NA NA
1716 NA NA
1717 NA NA
1718 NA NA
1719 NA NA
1720 NA NA
1721 NA NA
1722 NA NA
1723 NA NA
1724 NA NA
1725 NA NA
1726 NA NA
1727 NA NA
1728 NA NA
1729 NA NA
1730 NA NA
1731 NA NA
1732 NA NA
1733 NA NA
1734 NA NA
1735 NA NA
1736 NA NA
1737 NA NA
1738 NA NA
1739 NA NA
1740 NA NA
1741 0.9996198 0.02
1742 NA NA
1743 NA NA
1744 NA NA
1745 NA NA
1746 NA NA
1747 NA NA
1748 NA NA
1749 NA NA
1750 NA NA
1751 NA NA
1752 NA NA
1753 NA NA
1754 NA NA
1755 NA NA
1756 NA NA
1757 NA NA
1758 NA NA
1759 NA NA
1760 NA NA
1761 NA NA
1762 NA NA
1763 NA NA
1764 NA NA
1765 NA NA
1766 NA NA
1767 NA NA
1768 NA NA
1769 NA NA
1770 NA NA
1771 NA NA
1772 NA NA
1773 NA NA
1774 NA NA
1775 0.9996198 0.02
1776 NA NA
1777 NA NA
1778 NA NA
1779 NA NA
1780 NA NA
1781 NA NA
1782 NA NA
1783 NA NA
1784 NA NA
1785 NA NA
1786 NA NA
1787 NA NA
1788 NA NA
1789 NA NA
1790 NA NA
1791 NA NA
1792 NA NA
1793 NA NA
1794 NA NA
1795 NA NA
1796 NA NA
1797 NA NA
1798 NA NA
1799 NA NA
1800 NA NA
1801 NA NA
1802 NA NA
1803 NA NA
1804 NA NA
1805 NA NA
1806 NA NA
1807 NA NA
1808 NA NA
1809 NA NA
1810 NA NA
1811 NA NA
1812 NA NA
1813 NA NA
1814 NA NA
1815 NA NA
1816 NA NA
1817 NA NA
1818 NA NA
1819 NA NA
1820 NA NA
1821 NA NA
1822 NA NA
1823 NA NA
1824 NA NA
1825 NA NA
1826 NA NA
1827 NA NA
1828 NA NA
1829 NA NA
1830 NA NA
1831 NA NA
1832 NA NA
1833 NA NA
1834 NA NA
1835 NA NA
1836 NA NA
1837 NA NA
1838 NA NA
1839 NA NA
1840 NA NA
1841 NA NA
1842 NA NA
1843 NA NA
1844 NA NA
1845 NA NA
1846 NA NA
1847 NA NA
1848 NA NA
1849 NA NA
1850 NA NA
1851 NA NA
1852 NA NA
1853 NA NA
1854 NA NA
1855 NA NA
1856 NA NA
1857 NA NA
1858 NA NA
1859 NA NA
1860 NA NA
1861 NA NA
1862 NA NA
1863 NA NA
1864 NA NA
1865 NA NA
1866 NA NA
1867 NA NA
1868 NA NA
1869 NA NA
1870 NA NA
1871 NA NA
1872 NA NA
1873 NA NA
1874 NA NA
1875 NA NA
1876 NA NA
1877 NA NA
1878 NA NA
1879 NA NA
1880 NA NA
1881 NA NA
1882 NA NA
1883 NA NA
1884 NA NA
1885 NA NA
1886 NA NA
1887 NA NA
1888 NA NA
1889 NA NA
1890 NA NA
1891 NA NA
1892 NA NA
1893 NA NA
1894 NA NA
1895 NA NA
1896 NA NA
1897 NA NA
1898 NA NA
1899 NA NA
1900 NA NA
1901 NA NA
1902 NA NA
1903 NA NA
1904 NA NA
1905 NA NA
1906 NA NA
1907 0.9996198 0.04
1908 NA NA
1909 NA NA
1910 NA NA
1911 NA NA
1912 NA NA
1913 NA NA
1914 NA NA
1915 NA NA
1916 NA NA
1917 NA NA
1918 NA NA
1919 NA NA
1920 NA NA
1921 NA NA
1922 NA NA
1923 NA NA
1924 NA NA
1925 NA NA
1926 NA NA
1927 NA NA
1928 0.9996198 0.02
1929 NA NA
1930 NA NA
1931 NA NA
1932 NA NA
1933 NA NA
1934 NA NA
1935 NA NA
1936 NA NA
1937 NA NA
1938 NA NA
1939 0.9996198 0.02
1940 NA NA
1941 NA NA
1942 NA NA
1943 NA NA
1944 NA NA
1945 NA NA
1946 NA NA
1947 NA NA
1948 NA NA
1949 0.9996198 0.02
1950 NA NA
1951 NA NA
1952 NA NA
1953 NA NA
1954 NA NA
1955 NA NA
1956 NA NA
1957 NA NA
1958 NA NA
1959 NA NA
1960 NA NA
1961 NA NA
1962 NA NA
1963 NA NA
1964 NA NA
1965 NA NA
1966 NA NA
1967 NA NA
1968 NA NA
1969 NA NA
1970 NA NA
1971 NA NA
1972 NA NA
1973 NA NA
1974 NA NA
1975 NA NA
1976 NA NA
1977 NA NA
1978 NA NA
1979 NA NA
1980 NA NA
1981 NA NA
1982 NA NA
1983 0.9996198 0.02
1984 NA NA
1985 NA NA
1986 NA NA
1987 NA NA
1988 NA NA
1989 NA NA
1990 NA NA
1991 NA NA
1992 NA NA
1993 NA NA
1994 NA NA
1995 NA NA
1996 NA NA
1997 NA NA
1998 NA NA
1999 NA NA
2000 NA NA
2001 NA NA
2002 NA NA
2003 NA NA
2004 NA NA
2005 NA NA
2006 NA NA
2007 NA NA
2008 NA NA
2009 NA NA
2010 NA NA
2011 NA NA
2012 NA NA
2013 NA NA
2014 NA NA
2015 0.9996198 0.02
2016 NA NA
2017 NA NA
2018 NA NA
2019 NA NA
2020 NA NA
2021 NA NA
2022 NA NA
2023 NA NA
2024 NA NA
2025 NA NA
2026 NA NA
2027 NA NA
2028 NA NA
2029 NA NA
2030 NA NA
2031 NA NA
2032 NA NA
2033 NA NA
2034 NA NA
2035 NA NA
2036 NA NA
2037 NA NA
2038 NA NA
2039 NA NA
2040 NA NA
2041 NA NA
2042 NA NA
2043 NA NA
2044 NA NA
2045 NA NA
2046 NA NA
2047 NA NA
2048 NA NA
2049 NA NA
2050 NA NA
2051 NA NA
2052 NA NA
2053 NA NA
2054 NA NA
2055 NA NA
2056 NA NA
2057 NA NA
2058 NA NA
2059 NA NA
2060 NA NA
2061 NA NA
2062 NA NA
2063 NA NA
2064 NA NA
2065 NA NA
2066 NA NA
2067 NA NA
2068 NA NA
2069 NA NA
2070 NA NA
2071 NA NA
2072 NA NA
2073 NA NA
2074 NA NA
2075 NA NA
2076 NA NA
2077 NA NA
2078 NA NA
2079 NA NA
2080 NA NA
2081 NA NA
2082 NA NA
2083 NA NA
2084 NA NA
2085 NA NA
2086 NA NA
2087 NA NA
2088 NA NA
2089 0.9996198 0.02
2090 NA NA
2091 NA NA
2092 NA NA
2093 NA NA
2094 NA NA
2095 NA NA
2096 NA NA
2097 NA NA
2098 NA NA
2099 NA NA
2100 NA NA
2101 NA NA
2102 NA NA
2103 NA NA
2104 NA NA
2105 NA NA
2106 NA NA
2107 NA NA
2108 NA NA
2109 NA NA
2110 NA NA
2111 NA NA
2112 NA NA
2113 NA NA
2114 0.9996198 0.02
2115 NA NA
2116 NA NA
2117 NA NA
2118 NA NA
2119 NA NA
2120 NA NA
2121 NA NA
2122 NA NA
2123 NA NA
2124 NA NA
2125 NA NA
2126 NA NA
2127 NA NA
2128 NA NA
2129 NA NA
2130 NA NA
2131 NA NA
2132 NA NA
2133 NA NA
2134 NA NA
2135 NA NA
2136 NA NA
2137 0.9996198 0.02
2138 NA NA
2139 NA NA
2140 NA NA
2141 NA NA
2142 NA NA
2143 NA NA
2144 NA NA
2145 NA NA
2146 NA NA
2147 NA NA
2148 NA NA
2149 NA NA
2150 NA NA
2151 NA NA
2152 NA NA
2153 NA NA
2154 NA NA
2155 0.9996198 0.02
2156 NA NA
2157 NA NA
2158 NA NA
2159 NA NA
2160 NA NA
2161 NA NA
2162 NA NA
2163 NA NA
2164 NA NA
2165 NA NA
2166 NA NA
2167 NA NA
2168 NA NA
2169 NA NA
2170 NA NA
2171 NA NA
2172 NA NA
2173 NA NA
2174 NA NA
2175 NA NA
2176 NA NA
2177 0.9996198 0.02
2178 NA NA
2179 NA NA
2180 NA NA
2181 NA NA
2182 NA NA
2183 0.9996198 0.02
2184 NA NA
2185 NA NA
2186 NA NA
2187 NA NA
2188 NA NA
2189 NA NA
2190 NA NA
2191 NA NA
2192 NA NA
2193 NA NA
2194 NA NA
2195 NA NA
2196 NA NA
2197 NA NA
2198 NA NA
2199 NA NA
2200 NA NA
2201 NA NA
2202 NA NA
2203 NA NA
2204 NA NA
2205 NA NA
2206 NA NA
2207 NA NA
2208 NA NA
2209 NA NA
2210 NA NA
2211 NA NA
2212 NA NA
2213 NA NA
2214 NA NA
2215 NA NA
2216 NA NA
2217 NA NA
2218 NA NA
2219 NA NA
2220 NA NA
2221 NA NA
2222 NA NA
2223 NA NA
2224 NA NA
2225 NA NA
2226 NA NA
2227 NA NA
2228 0.9996198 0.02
2229 NA NA
2230 NA NA
2231 NA NA
2232 NA NA
2233 NA NA
2234 NA NA
2235 NA NA
2236 NA NA
2237 NA NA
2238 NA NA
2239 NA NA
2240 NA NA
2241 NA NA
2242 NA NA
2243 NA NA
2244 NA NA
2245 NA NA
2246 NA NA
2247 NA NA
2248 NA NA
2249 NA NA
2250 NA NA
2251 NA NA
2252 NA NA
2253 NA NA
2254 NA NA
2255 NA NA
2256 NA NA
2257 NA NA
2258 NA NA
2259 NA NA
2260 NA NA
2261 NA NA
2262 NA NA
2263 NA NA
2264 NA NA
2265 NA NA
2266 NA NA
2267 NA NA
2268 NA NA
2269 NA NA
2270 NA NA
2271 NA NA
2272 NA NA
2273 NA NA
2274 0.9996198 0.02
2275 NA NA
2276 NA NA
2277 NA NA
2278 NA NA
2279 0.9996198 0.02
2280 NA NA
2281 NA NA
2282 0.9996198 0.02
2283 NA NA
2284 NA NA
2285 NA NA
2286 NA NA
2287 NA NA
2288 NA NA
2289 NA NA
2290 NA NA
2291 NA NA
2292 NA NA
2293 NA NA
2294 NA NA
2295 NA NA
2296 NA NA
2297 NA NA
2298 NA NA
2299 NA NA
2300 NA NA
2301 NA NA
2302 NA NA
2303 NA NA
2304 NA NA
2305 NA NA
2306 NA NA
2307 NA NA
2308 NA NA
2309 NA NA
2310 0.9996198 0.02
2311 NA NA
2312 NA NA
2313 NA NA
2314 NA NA
2315 NA NA
2316 NA NA
2317 NA NA
2318 NA NA
2319 NA NA
2320 NA NA
2321 NA NA
2322 NA NA
2323 NA NA
2324 NA NA
2325 NA NA
2326 NA NA
2327 NA NA
2328 NA NA
2329 NA NA
2330 NA NA
2331 NA NA
2332 NA NA
2333 NA NA
2334 NA NA
2335 NA NA
2336 NA NA
2337 NA NA
2338 NA NA
2339 NA NA
2340 NA NA
2341 NA NA
2342 NA NA
2343 NA NA
2344 0.9996198 0.02
2345 NA NA
2346 NA NA
2347 NA NA
2348 NA NA
2349 NA NA
2350 NA NA
2351 NA NA
2352 NA NA
2353 NA NA
2354 0.9996198 0.02
2355 NA NA
2356 NA NA
2357 NA NA
2358 NA NA
2359 NA NA
2360 NA NA
2361 NA NA
2362 NA NA
2363 NA NA
2364 NA NA
2365 NA NA
2366 NA NA
2367 NA NA
2368 0.9996198 0.02
2369 NA NA
2370 0.9996198 0.02
2371 NA NA
2372 NA NA
2373 NA NA
2374 NA NA
2375 NA NA
2376 NA NA
2377 NA NA
2378 NA NA
2379 NA NA
2380 NA NA
2381 NA NA
2382 NA NA
2383 NA NA
2384 NA NA
2385 NA NA
2386 NA NA
2387 NA NA
2388 NA NA
2389 NA NA
2390 NA NA
2391 NA NA
2392 NA NA
2393 NA NA
2394 NA NA
2395 NA NA
2396 NA NA
2397 NA NA
2398 NA NA
2399 NA NA
2400 NA NA
2401 NA NA
2402 NA NA
2403 NA NA
2404 NA NA
2405 0.9996198 0.02
2406 NA NA
2407 NA NA
2408 NA NA
2409 NA NA
2410 NA NA
2411 NA NA
2412 NA NA
2413 NA NA
2414 NA NA
2415 NA NA
2416 NA NA
2417 NA NA
2418 NA NA
2419 NA NA
2420 NA NA
2421 NA NA
2422 NA NA
2423 NA NA
2424 0.9996198 0.02
2425 NA NA
2426 NA NA
2427 NA NA
2428 NA NA
2429 NA NA
2430 NA NA
2431 NA NA
2432 NA NA
2433 NA NA
2434 NA NA
2435 NA NA
2436 NA NA
2437 NA NA
2438 NA NA
2439 NA NA
2440 NA NA
2441 NA NA
2442 NA NA
2443 NA NA
2444 NA NA
2445 NA NA
2446 NA NA
2447 NA NA
2448 NA NA
2449 NA NA
2450 NA NA
2451 NA NA
2452 NA NA
2453 NA NA
2454 NA NA
2455 NA NA
2456 0.9996198 0.02
2457 NA NA
2458 NA NA
2459 NA NA
2460 NA NA
2461 NA NA
2462 NA NA
2463 NA NA
2464 NA NA
2465 NA NA
2466 NA NA
2467 NA NA
2468 NA NA
2469 NA NA
2470 NA NA
2471 NA NA
2472 NA NA
2473 NA NA
2474 NA NA
2475 NA NA
2476 NA NA
2477 NA NA
2478 NA NA
2479 NA NA
2480 NA NA
2481 NA NA
2482 NA NA
2483 NA NA
2484 NA NA
2485 NA NA
2486 NA NA
2487 NA NA
2488 NA NA
2489 NA NA
2490 NA NA
2491 NA NA
2492 NA NA
2493 NA NA
2494 NA NA
2495 NA NA
2496 NA NA
2497 NA NA
2498 NA NA
2499 NA NA
2500 0.9996198 0.02
2501 NA NA
2502 NA NA
2503 NA NA
2504 NA NA
2505 0.9996198 0.04
2506 NA NA
2507 NA NA
2508 NA NA
2509 0.9996198 0.02
2510 NA NA
2511 NA NA
2512 NA NA
2513 NA NA
2514 NA NA
2515 NA NA
2516 NA NA
2517 NA NA
2518 NA NA
2519 NA NA
2520 NA NA
2521 NA NA
2522 NA NA
2523 NA NA
2524 NA NA
2525 NA NA
2526 NA NA
2527 NA NA
2528 NA NA
2529 NA NA
2530 NA NA
2531 NA NA
2532 NA NA
2533 NA NA
2534 NA NA
2535 NA NA
2536 NA NA
2537 NA NA
2538 NA NA
2539 NA NA
2540 NA NA
2541 NA NA
2542 NA NA
2543 NA NA
2544 NA NA
2545 NA NA
2546 NA NA
2547 NA NA
2548 NA NA
2549 NA NA
2550 NA NA
2551 NA NA
2552 NA NA
2553 NA NA
2554 NA NA
2555 NA NA
2556 NA NA
2557 NA NA
2558 NA NA
2559 NA NA
2560 NA NA
2561 NA NA
2562 NA NA
2563 NA NA
2564 NA NA
2565 NA NA
2566 NA NA
2567 NA NA
2568 NA NA
2569 NA NA
2570 NA NA
2571 NA NA
2572 NA NA
2573 NA NA
2574 NA NA
2575 NA NA
2576 NA NA
2577 NA NA
2578 NA NA
2579 NA NA
2580 NA NA
2581 NA NA
2582 NA NA
2583 NA NA
2584 NA NA
2585 NA NA
2586 NA NA
2587 NA NA
2588 NA NA
2589 NA NA
2590 NA NA
2591 NA NA
2592 NA NA
2593 NA NA
2594 NA NA
2595 NA NA
2596 NA NA
2597 NA NA
2598 NA NA
2599 NA NA
2600 NA NA
2601 NA NA
2602 NA NA
2603 NA NA
2604 NA NA
2605 NA NA
2606 NA NA
2607 NA NA
2608 NA NA
2609 NA NA
2610 NA NA
2611 NA NA
2612 NA NA
2613 NA NA
2614 NA NA
2615 NA NA
2616 NA NA
2617 NA NA
2618 NA NA
2619 NA NA
2620 NA NA
2621 NA NA
2622 NA NA
2623 NA NA
2624 NA NA
2625 NA NA
2626 NA NA
2627 NA NA
2628 NA NA
2629 NA NA
2630 NA NA
2631 NA NA
2632 NA NA
2633 NA NA
2634 NA NA
2635 NA NA
2636 NA NA
2637 NA NA
2638 NA NA
2639 NA NA
2640 NA NA
2641 NA NA
2642 NA NA
2643 NA NA
2644 NA NA
2645 NA NA
2646 NA NA
2647 NA NA
2648 NA NA
2649 NA NA
2650 NA NA
2651 NA NA
2652 NA NA
2653 NA NA
2654 NA NA
2655 NA NA
2656 NA NA
2657 NA NA
2658 NA NA
2659 NA NA
2660 NA NA
2661 NA NA
2662 NA NA
2663 NA NA
2664 NA NA
2665 NA NA
2666 NA NA
2667 NA NA
2668 NA NA
2669 NA NA
2670 NA NA
2671 NA NA
2672 NA NA
2673 NA NA
2674 NA NA
2675 NA NA
2676 NA NA
2677 NA NA
2678 NA NA
2679 NA NA
2680 NA NA
2681 NA NA
2682 NA NA
2683 NA NA
2684 NA NA
2685 NA NA
2686 NA NA
2687 NA NA
2688 NA NA
2689 NA NA
2690 NA NA
2691 NA NA
2692 NA NA
2693 NA NA
2694 NA NA
2695 NA NA
2696 NA NA
2697 NA NA
2698 NA NA
2699 NA NA
2700 NA NA
2701 NA NA
2702 NA NA
2703 NA NA
2704 NA NA
2705 NA NA
2706 NA NA
2707 NA NA
2708 NA NA
2709 NA NA
2710 NA NA
2711 NA NA
2712 NA NA
2713 NA NA
2714 NA NA
2715 NA NA
2716 NA NA
2717 NA NA
2718 NA NA
2719 NA NA
2720 NA NA
2721 NA NA
2722 NA NA
2723 NA NA
2724 NA NA
2725 NA NA
2726 NA NA
2727 NA NA
2728 NA NA
2729 NA NA
2730 NA NA
2731 NA NA
2732 NA NA
2733 NA NA
2734 NA NA
2735 NA NA
2736 NA NA
2737 NA NA
2738 NA NA
2739 NA NA
2740 NA NA
2741 NA NA
2742 NA NA
2743 NA NA
2744 NA NA
2745 NA NA
2746 NA NA
2747 NA NA
2748 NA NA
2749 NA NA
2750 NA NA
2751 NA NA
2752 NA NA
2753 NA NA
2754 NA NA
2755 NA NA
2756 NA NA
2757 NA NA
2758 NA NA
2759 NA NA
2760 NA NA
2761 NA NA
2762 NA NA
2763 NA NA
2764 NA NA
2765 NA NA
2766 NA NA
2767 NA NA
2768 NA NA
2769 NA NA
2770 NA NA
2771 NA NA
2772 NA NA
2773 NA NA
2774 NA NA
2775 NA NA
2776 NA NA
2777 NA NA
2778 NA NA
2779 NA NA
2780 NA NA
2781 NA NA
2782 NA NA
2783 NA NA
2784 NA NA
2785 NA NA
2786 NA NA
2787 NA NA
2788 NA NA
2789 NA NA
2790 NA NA
2791 NA NA
2792 NA NA
2793 NA NA
2794 NA NA
2795 NA NA
2796 NA NA
2797 NA NA
2798 NA NA
2799 NA NA
2800 NA NA
2801 NA NA
2802 NA NA
2803 NA NA
2804 NA NA
2805 NA NA
2806 NA NA
2807 NA NA
2808 NA NA
2809 NA NA
2810 NA NA
2811 NA NA
2812 NA NA
2813 NA NA
2814 NA NA
2815 NA NA
2816 NA NA
2817 NA NA
2818 NA NA
2819 NA NA
2820 NA NA
2821 NA NA
2822 NA NA
2823 NA NA
2824 NA NA
2825 NA NA
2826 NA NA
2827 NA NA
2828 NA NA
2829 NA NA
2830 NA NA
2831 NA NA
2832 NA NA
2833 NA NA
2834 NA NA
2835 NA NA
2836 NA NA
2837 NA NA
2838 NA NA
2839 NA NA
2840 NA NA
2841 NA NA
2842 NA NA
2843 NA NA
2844 NA NA
2845 NA NA
2846 NA NA
2847 NA NA
2848 NA NA
2849 NA NA
2850 NA NA
2851 NA NA
2852 NA NA
2853 NA NA
2854 NA NA
2855 NA NA
2856 NA NA
2857 NA NA
2858 NA NA
2859 NA NA
2860 NA NA
2861 NA NA
2862 NA NA
2863 NA NA
2864 NA NA
2865 NA NA
2866 NA NA
2867 NA NA
2868 NA NA
2869 NA NA
2870 NA NA
2871 NA NA
2872 NA NA
2873 NA NA
2874 NA NA
2875 NA NA
2876 NA NA
2877 NA NA
2878 NA NA
2879 NA NA
2880 NA NA
2881 NA NA
2882 NA NA
2883 NA NA
2884 NA NA
2885 NA NA
2886 NA NA
2887 NA NA
2888 NA NA
2889 NA NA
2890 NA NA
2891 NA NA
2892 NA NA
2893 NA NA
2894 NA NA
2895 NA NA
2896 NA NA
2897 NA NA
2898 NA NA
2899 NA NA
2900 NA NA
2901 NA NA
2902 NA NA
2903 NA NA
2904 NA NA
2905 NA NA
2906 NA NA
2907 NA NA
2908 NA NA
2909 NA NA
2910 NA NA
2911 NA NA
2912 NA NA
2913 NA NA
2914 NA NA
2915 NA NA
2916 NA NA
2917 NA NA
2918 NA NA
2919 NA NA
2920 NA NA
2921 NA NA
2922 NA NA
2923 NA NA
2924 NA NA
2925 NA NA
2926 NA NA
2927 NA NA
2928 NA NA
2929 NA NA
2930 NA NA
2931 NA NA
2932 NA NA
2933 NA NA
2934 NA NA
2935 NA NA
2936 NA NA
2937 NA NA
2938 NA NA
2939 NA NA
2940 NA NA
2941 NA NA
2942 NA NA
2943 NA NA
2944 NA NA
2945 NA NA
2946 NA NA
2947 NA NA
2948 NA NA
2949 NA NA
2950 NA NA
2951 NA NA
2952 NA NA
2953 NA NA
2954 NA NA
2955 NA NA
2956 NA NA
2957 NA NA
2958 NA NA
2959 NA NA
2960 NA NA
2961 NA NA
2962 NA NA
2963 NA NA
2964 NA NA
2965 NA NA
2966 NA NA
2967 NA NA
2968 NA NA
2969 NA NA
2970 NA NA
2971 NA NA
2972 NA NA
2973 NA NA
2974 NA NA
2975 NA NA
2976 NA NA
2977 NA NA
2978 NA NA
2979 NA NA
2980 NA NA
2981 NA NA
2982 NA NA
2983 NA NA
2984 NA NA
2985 NA NA
2986 NA NA
2987 NA NA
2988 NA NA
2989 NA NA
2990 NA NA
2991 NA NA
2992 NA NA
2993 NA NA
2994 NA NA
2995 NA NA
2996 NA NA
2997 NA NA
2998 NA NA
2999 NA NA
3000 NA NA
3001 NA NA
3002 NA NA
3003 NA NA
3004 NA NA
3005 NA NA
3006 NA NA
3007 NA NA
3008 NA NA
3009 NA NA
3010 NA NA
3011 NA NA
3012 NA NA
3013 NA NA
3014 NA NA
3015 NA NA
3016 NA NA
3017 NA NA
3018 NA NA
3019 NA NA
3020 NA NA
3021 NA NA
3022 NA NA
3023 NA NA
3024 NA NA
3025 NA NA
3026 NA NA
3027 NA NA
3028 NA NA
3029 NA NA
3030 NA NA
3031 NA NA
3032 NA NA
3033 NA NA
3034 NA NA
3035 NA NA
3036 NA NA
3037 NA NA
3038 NA NA
3039 NA NA
3040 NA NA
3041 NA NA
3042 NA NA
3043 NA NA
3044 NA NA
3045 NA NA
3046 NA NA
3047 NA NA
3048 NA NA
3049 NA NA
3050 NA NA
3051 NA NA
3052 NA NA
3053 NA NA
3054 NA NA
3055 NA NA
3056 NA NA
3057 NA NA
3058 NA NA
3059 NA NA
3060 NA NA
3061 NA NA
3062 NA NA
3063 NA NA
3064 NA NA
3065 NA NA
3066 NA NA
3067 NA NA
3068 NA NA
3069 NA NA
3070 NA NA
3071 NA NA
3072 NA NA
3073 NA NA
3074 NA NA
3075 NA NA
3076 NA NA
3077 NA NA
3078 NA NA
3079 NA NA
3080 NA NA
3081 NA NA
3082 NA NA
3083 NA NA
3084 NA NA
3085 NA NA
3086 NA NA
3087 NA NA
3088 NA NA
3089 NA NA
3090 NA NA
3091 NA NA
3092 NA NA
3093 NA NA
3094 NA NA
3095 NA NA
3096 NA NA
3097 NA NA
3098 NA NA
3099 NA NA
3100 NA NA
3101 NA NA
3102 NA NA
3103 NA NA
3104 NA NA
3105 NA NA
3106 NA NA
3107 NA NA
3108 NA NA
3109 NA NA
3110 NA NA
3111 NA NA
3112 NA NA
3113 NA NA
3114 NA NA
3115 NA NA
3116 NA NA
3117 NA NA
3118 NA NA
3119 NA NA
3120 NA NA
3121 NA NA
3122 NA NA
3123 NA NA
3124 NA NA
3125 NA NA
3126 NA NA
3127 NA NA
3128 NA NA
3129 NA NA
3130 NA NA
3131 NA NA
3132 NA NA
3133 NA NA
3134 NA NA
3135 NA NA
3136 NA NA
3137 NA NA
3138 NA NA
3139 NA NA
3140 NA NA
3141 NA NA
3142 NA NA
3143 NA NA
3144 NA NA
3145 NA NA
3146 NA NA
3147 NA NA
3148 NA NA
3149 NA NA
3150 NA NA
3151 NA NA
3152 NA NA
3153 NA NA
3154 NA NA
3155 NA NA
3156 NA NA
3157 NA NA
3158 NA NA
3159 NA NA
3160 NA NA
3161 NA NA
3162 NA NA
3163 NA NA
3164 NA NA
3165 NA NA
3166 NA NA
3167 NA NA
3168 NA NA
3169 NA NA
3170 NA NA
3171 NA NA
3172 NA NA
3173 NA NA
3174 NA NA
3175 NA NA
3176 NA NA
3177 NA NA
3178 NA NA
3179 NA NA
3180 NA NA
3181 NA NA
3182 NA NA
3183 NA NA
3184 NA NA
3185 NA NA
3186 NA NA
3187 NA NA
3188 NA NA
3189 NA NA
3190 NA NA
3191 NA NA
3192 NA NA
3193 NA NA
3194 NA NA
3195 NA NA
3196 NA NA
3197 NA NA
3198 NA NA
3199 NA NA
3200 NA NA
3201 NA NA
3202 NA NA
3203 NA NA
3204 NA NA
3205 NA NA
3206 NA NA
3207 NA NA
3208 NA NA
3209 NA NA
3210 NA NA
3211 NA NA
3212 NA NA
3213 NA NA
3214 NA NA
3215 NA NA
3216 NA NA
3217 NA NA
3218 NA NA
3219 NA NA
3220 NA NA
3221 NA NA
3222 NA NA
3223 NA NA
3224 NA NA
3225 NA NA
3226 NA NA
3227 NA NA
3228 NA NA
3229 NA NA
3230 NA NA
3231 NA NA
3232 NA NA
3233 NA NA
3234 NA NA
3235 NA NA
3236 NA NA
3237 NA NA
3238 NA NA
3239 NA NA
3240 NA NA
3241 NA NA
3242 NA NA
3243 NA NA
3244 NA NA
3245 NA NA
3246 NA NA
3247 NA NA
3248 NA NA
3249 NA NA
3250 NA NA
3251 NA NA
3252 NA NA
3253 NA NA
3254 NA NA
3255 NA NA
3256 NA NA
3257 NA NA
3258 NA NA
3259 NA NA
3260 NA NA
3261 NA NA
3262 NA NA
3263 NA NA
3264 NA NA
3265 NA NA
3266 NA NA
3267 NA NA
3268 NA NA
3269 NA NA
3270 NA NA
3271 NA NA
3272 NA NA
3273 NA NA
3274 NA NA
3275 NA NA
3276 NA NA
3277 NA NA
3278 NA NA
3279 NA NA
3280 NA NA
3281 NA NA
3282 NA NA
3283 NA NA
3284 NA NA
3285 NA NA
3286 NA NA
3287 NA NA
3288 NA NA
3289 NA NA
3290 NA NA
3291 NA NA
3292 NA NA
3293 NA NA
3294 NA NA
3295 NA NA
3296 NA NA
3297 NA NA
3298 NA NA
3299 NA NA
3300 NA NA
3301 NA NA
3302 NA NA
3303 NA NA
3304 NA NA
3305 NA NA
3306 NA NA
3307 NA NA
3308 NA NA
3309 NA NA
3310 NA NA
3311 NA NA
3312 NA NA
3313 NA NA
3314 NA NA
3315 NA NA
3316 NA NA
3317 NA NA
3318 NA NA
3319 NA NA
3320 NA NA
3321 NA NA
3322 NA NA
3323 NA NA
3324 NA NA
3325 NA NA
3326 NA NA
3327 NA NA
3328 NA NA
3329 NA NA
3330 NA NA
3331 NA NA
3332 NA NA
3333 NA NA
3334 NA NA
3335 NA NA
3336 NA NA
3337 NA NA
3338 NA NA
3339 NA NA
3340 NA NA
3341 NA NA
3342 NA NA
3343 NA NA
3344 NA NA
3345 NA NA
3346 NA NA
3347 NA NA
3348 NA NA
3349 NA NA
3350 NA NA
3351 NA NA
3352 NA NA
3353 NA NA
3354 NA NA
3355 NA NA
3356 NA NA
3357 NA NA
3358 NA NA
3359 NA NA
3360 NA NA
3361 NA NA
3362 NA NA
3363 NA NA
3364 NA NA
3365 NA NA
3366 NA NA
3367 NA NA
3368 NA NA
3369 NA NA
3370 NA NA
3371 NA NA
3372 NA NA
3373 NA NA
3374 NA NA
3375 NA NA
3376 NA NA
3377 NA NA
3378 NA NA
3379 NA NA
3380 NA NA
3381 NA NA
3382 NA NA
3383 NA NA
3384 NA NA
3385 NA NA
3386 NA NA
3387 NA NA
3388 NA NA
3389 NA NA
3390 NA NA
3391 NA NA
3392 NA NA
3393 NA NA
3394 NA NA
3395 NA NA
3396 NA NA
3397 NA NA
3398 NA NA
3399 NA NA
3400 NA NA
3401 NA NA
3402 NA NA
3403 NA NA
3404 NA NA
3405 NA NA
3406 NA NA
3407 NA NA
3408 NA NA
3409 NA NA
3410 NA NA
3411 NA NA
3412 NA NA
3413 NA NA
3414 NA NA
3415 NA NA
3416 NA NA
3417 NA NA
3418 NA NA
3419 NA NA
3420 NA NA
3421 NA NA
3422 NA NA
3423 NA NA
3424 NA NA
3425 NA NA
3426 NA NA
3427 NA NA
3428 NA NA
3429 NA NA
3430 NA NA
3431 NA NA
3432 NA NA
3433 NA NA
3434 NA NA
3435 NA NA
3436 NA NA
3437 NA NA
3438 NA NA
3439 NA NA
3440 NA NA
3441 NA NA
3442 NA NA
3443 NA NA
3444 NA NA
3445 NA NA
3446 NA NA
3447 NA NA
3448 NA NA
3449 NA NA
3450 NA NA
3451 NA NA
3452 NA NA
3453 NA NA
3454 NA NA
3455 NA NA
3456 NA NA
3457 NA NA
3458 NA NA
3459 NA NA
3460 NA NA
3461 NA NA
3462 NA NA
3463 NA NA
3464 NA NA
3465 NA NA
3466 NA NA
3467 NA NA
3468 NA NA
3469 NA NA
3470 NA NA
3471 NA NA
3472 NA NA
3473 NA NA
3474 NA NA
3475 NA NA
3476 NA NA
3477 NA NA
3478 NA NA
3479 NA NA
3480 NA NA
3481 NA NA
3482 NA NA
3483 NA NA
3484 NA NA
3485 NA NA
3486 NA NA
3487 NA NA
3488 NA NA
3489 NA NA
3490 NA NA
3491 NA NA
3492 NA NA
3493 NA NA
3494 NA NA
3495 NA NA
3496 NA NA
3497 NA NA
3498 NA NA
3499 NA NA
3500 NA NA
3501 NA NA
3502 NA NA
3503 NA NA
3504 NA NA
3505 NA NA
3506 NA NA
3507 NA NA
3508 NA NA
3509 NA NA
3510 NA NA
3511 NA NA
3512 NA NA
3513 NA NA
3514 NA NA
3515 NA NA
3516 NA NA
3517 NA NA
3518 NA NA
3519 NA NA
3520 NA NA
3521 NA NA
3522 NA NA
3523 NA NA
3524 NA NA
3525 NA NA
3526 NA NA
3527 NA NA
3528 NA NA
3529 NA NA
3530 NA NA
3531 NA NA
3532 NA NA
3533 NA NA
3534 NA NA
3535 NA NA
3536 NA NA
3537 NA NA
3538 NA NA
3539 NA NA
3540 NA NA
3541 NA NA
3542 NA NA
3543 NA NA
3544 NA NA
3545 NA NA
3546 NA NA
3547 NA NA
3548 NA NA
3549 NA NA
3550 NA NA
3551 NA NA
3552 NA NA
3553 NA NA
3554 NA NA
3555 NA NA
3556 NA NA
3557 NA NA
3558 NA NA
3559 NA NA
3560 NA NA
3561 NA NA
3562 NA NA
3563 NA NA
3564 NA NA
3565 NA NA
3566 NA NA
3567 NA NA
3568 NA NA
3569 NA NA
3570 NA NA
3571 NA NA
3572 NA NA
3573 NA NA
3574 NA NA
3575 NA NA
3576 NA NA
3577 NA NA
3578 NA NA
3579 NA NA
3580 NA NA
3581 NA NA
3582 NA NA
3583 NA NA
3584 NA NA
3585 NA NA
3586 NA NA
3587 NA NA
3588 NA NA
3589 NA NA
3590 NA NA
3591 NA NA
3592 NA NA
3593 NA NA
3594 NA NA
3595 NA NA
3596 NA NA
3597 NA NA
3598 NA NA
3599 NA NA
3600 NA NA
3601 NA NA
3602 NA NA
3603 NA NA
3604 NA NA
3605 NA NA
3606 NA NA
3607 NA NA
3608 NA NA
3609 NA NA
3610 NA NA
3611 NA NA
3612 NA NA
3613 NA NA
3614 NA NA
3615 NA NA
3616 NA NA
3617 NA NA
3618 NA NA
3619 NA NA
3620 NA NA
3621 NA NA
3622 NA NA
3623 NA NA
3624 NA NA
3625 NA NA
3626 NA NA
3627 NA NA
3628 NA NA
3629 NA NA
3630 NA NA
3631 NA NA
3632 NA NA
3633 NA NA
3634 NA NA
3635 NA NA
3636 NA NA
3637 NA NA
3638 NA NA
3639 NA NA
3640 NA NA
3641 NA NA
3642 NA NA
3643 NA NA
3644 NA NA
3645 NA NA
3646 NA NA
3647 NA NA
3648 NA NA
3649 NA NA
3650 NA NA
3651 NA NA
3652 NA NA
3653 NA NA
3654 NA NA
3655 NA NA
3656 NA NA
3657 NA NA
3658 NA NA
3659 NA NA
3660 NA NA
3661 NA NA
3662 NA NA
3663 NA NA
3664 NA NA
3665 NA NA
3666 NA NA
3667 NA NA
3668 NA NA
3669 NA NA
3670 NA NA
3671 NA NA
3672 NA NA
3673 NA NA
3674 NA NA
3675 NA NA
3676 NA NA
3677 NA NA
3678 NA NA
3679 NA NA
3680 NA NA
3681 NA NA
3682 NA NA
3683 NA NA
3684 NA NA
3685 NA NA
3686 NA NA
3687 NA NA
3688 NA NA
3689 NA NA
3690 NA NA
3691 NA NA
3692 NA NA
3693 NA NA
3694 NA NA
3695 NA NA
3696 NA NA
3697 NA NA
3698 NA NA
3699 NA NA
3700 NA NA
3701 NA NA
3702 NA NA
3703 NA NA
3704 NA NA
3705 NA NA
3706 NA NA
3707 NA NA
3708 NA NA
3709 NA NA
3710 NA NA
3711 NA NA
3712 NA NA
3713 NA NA
3714 NA NA
3715 NA NA
3716 NA NA
3717 NA NA
3718 NA NA
3719 NA NA
3720 NA NA
3721 NA NA
3722 NA NA
3723 NA NA
3724 NA NA
3725 NA NA
3726 NA NA
3727 NA NA
3728 NA NA
3729 NA NA
3730 NA NA
3731 NA NA
3732 NA NA
3733 NA NA
3734 NA NA
3735 NA NA
3736 NA NA
3737 NA NA
3738 NA NA
3739 NA NA
3740 NA NA
3741 NA NA
3742 NA NA
3743 NA NA
3744 NA NA
3745 NA NA
3746 NA NA
3747 NA NA
3748 NA NA
3749 NA NA
3750 NA NA
3751 NA NA
3752 NA NA
3753 NA NA
3754 NA NA
3755 NA NA
3756 NA NA
3757 NA NA
3758 NA NA
3759 NA NA
3760 NA NA
3761 NA NA
3762 NA NA
3763 NA NA
3764 NA NA
3765 NA NA
3766 NA NA
3767 NA NA
3768 NA NA
3769 NA NA
3770 NA NA
3771 NA NA
3772 NA NA
3773 NA NA
3774 NA NA
3775 NA NA
3776 NA NA
3777 NA NA
3778 NA NA
3779 NA NA
3780 NA NA
3781 NA NA
3782 NA NA
3783 NA NA
3784 NA NA
3785 NA NA
3786 NA NA
3787 NA NA
3788 NA NA
3789 NA NA
3790 NA NA
3791 NA NA
3792 NA NA
3793 NA NA
3794 NA NA
3795 NA NA
3796 NA NA
3797 NA NA
3798 NA NA
3799 NA NA
3800 NA NA
3801 NA NA
3802 NA NA
3803 NA NA
3804 NA NA
3805 NA NA
3806 NA NA
3807 NA NA
3808 NA NA
3809 NA NA
3810 NA NA
3811 NA NA
3812 NA NA
3813 NA NA
3814 NA NA
3815 NA NA
3816 NA NA
3817 NA NA
3818 NA NA
3819 NA NA
3820 NA NA
3821 NA NA
3822 NA NA
3823 NA NA
3824 NA NA
3825 NA NA
3826 NA NA
3827 NA NA
3828 NA NA
3829 NA NA
3830 NA NA
3831 NA NA
3832 NA NA
3833 NA NA
3834 NA NA
3835 NA NA
3836 NA NA
3837 NA NA
3838 NA NA
3839 NA NA
3840 NA NA
3841 NA NA
3842 NA NA
3843 NA NA
3844 NA NA
3845 NA NA
3846 NA NA
3847 NA NA
3848 NA NA
3849 NA NA
3850 NA NA
3851 NA NA
3852 NA NA
3853 NA NA
3854 NA NA
3855 NA NA
3856 NA NA
3857 NA NA
3858 NA NA
3859 NA NA
3860 NA NA
3861 NA NA
3862 NA NA
3863 NA NA
3864 NA NA
3865 NA NA
3866 NA NA
3867 NA NA
3868 NA NA
3869 NA NA
3870 NA NA
3871 NA NA
3872 NA NA
3873 NA NA
3874 NA NA
3875 NA NA
3876 NA NA
3877 NA NA
3878 NA NA
3879 NA NA
3880 NA NA
3881 NA NA
3882 NA NA
3883 NA NA
3884 NA NA
3885 NA NA
3886 NA NA
3887 NA NA
3888 NA NA
3889 NA NA
3890 NA NA
3891 NA NA
3892 NA NA
3893 NA NA
3894 NA NA
3895 NA NA
3896 NA NA
3897 NA NA
3898 NA NA
3899 NA NA
3900 NA NA
3901 NA NA
3902 NA NA
3903 NA NA
3904 NA NA
3905 NA NA
3906 NA NA
3907 NA NA
3908 NA NA
3909 NA NA
3910 NA NA
3911 NA NA
3912 NA NA
3913 NA NA
3914 NA NA
3915 NA NA
3916 NA NA
3917 NA NA
3918 NA NA
3919 NA NA
3920 NA NA
3921 NA NA
3922 NA NA
3923 NA NA
3924 NA NA
3925 NA NA
3926 NA NA
3927 NA NA
3928 NA NA
3929 NA NA
3930 NA NA
3931 NA NA
3932 NA NA
3933 NA NA
3934 NA NA
3935 NA NA
3936 NA NA
3937 NA NA
3938 NA NA
3939 NA NA
3940 NA NA
3941 NA NA
3942 NA NA
3943 NA NA
3944 NA NA
3945 NA NA
3946 NA NA
3947 NA NA
3948 NA NA
3949 NA NA
3950 NA NA
3951 NA NA
3952 NA NA
3953 NA NA
3954 NA NA
3955 NA NA
3956 NA NA
3957 NA NA
3958 NA NA
3959 NA NA
3960 NA NA
3961 NA NA
3962 NA NA
3963 NA NA
3964 NA NA
3965 NA NA
3966 NA NA
3967 NA NA
3968 NA NA
3969 NA NA
3970 NA NA
3971 NA NA
3972 NA NA
3973 NA NA
3974 NA NA
3975 NA NA
3976 NA NA
3977 NA NA
3978 NA NA
3979 NA NA
3980 NA NA
3981 NA NA
3982 NA NA
3983 NA NA
3984 NA NA
3985 NA NA
3986 NA NA
3987 NA NA
3988 NA NA
3989 NA NA
3990 NA NA
3991 NA NA
3992 NA NA
3993 NA NA
3994 NA NA
3995 NA NA
3996 NA NA
3997 NA NA
3998 NA NA
3999 NA NA
4000 NA NA
4001 NA NA
4002 NA NA
4003 NA NA
4004 NA NA
4005 NA NA
4006 NA NA
4007 NA NA
4008 NA NA
4009 NA NA
4010 NA NA
4011 NA NA
4012 NA NA
4013 NA NA
4014 NA NA
4015 NA NA
4016 NA NA
4017 NA NA
4018 NA NA
4019 NA NA
4020 NA NA
4021 NA NA
4022 NA NA
4023 NA NA
4024 NA NA
4025 NA NA
4026 NA NA
4027 NA NA
4028 NA NA
4029 NA NA
4030 NA NA
4031 NA NA
4032 NA NA
4033 NA NA
4034 NA NA
4035 NA NA
4036 NA NA
4037 NA NA
4038 NA NA
4039 NA NA
4040 NA NA
4041 NA NA
4042 NA NA
4043 NA NA
4044 NA NA
4045 NA NA
4046 NA NA
4047 NA NA
4048 NA NA
4049 NA NA
4050 NA NA
4051 NA NA
4052 NA NA
4053 NA NA
4054 NA NA
4055 NA NA
4056 NA NA
4057 NA NA
4058 NA NA
4059 NA NA
4060 NA NA
4061 NA NA
4062 NA NA
4063 NA NA
4064 NA NA
4065 NA NA
4066 NA NA
4067 NA NA
4068 NA NA
4069 NA NA
4070 NA NA
4071 NA NA
4072 NA NA
4073 NA NA
4074 NA NA
4075 NA NA
4076 NA NA
4077 NA NA
4078 NA NA
4079 NA NA
4080 NA NA
4081 NA NA
4082 NA NA
4083 NA NA
4084 NA NA
4085 NA NA
4086 NA NA
4087 NA NA
4088 NA NA
4089 NA NA
4090 NA NA
4091 NA NA
4092 NA NA
4093 NA NA
4094 NA NA
4095 NA NA
4096 NA NA
4097 NA NA
4098 NA NA
4099 NA NA
4100 NA NA
4101 NA NA
4102 NA NA
4103 NA NA
4104 NA NA
4105 NA NA
4106 NA NA
4107 NA NA
4108 NA NA
4109 NA NA
4110 NA NA
4111 NA NA
4112 NA NA
4113 NA NA
4114 NA NA
4115 NA NA
4116 NA NA
4117 NA NA
4118 NA NA
4119 NA NA
4120 NA NA
4121 NA NA
4122 NA NA
4123 NA NA
4124 NA NA
4125 NA NA
4126 NA NA
4127 NA NA
4128 NA NA
4129 NA NA
4130 NA NA
4131 NA NA
4132 NA NA
4133 NA NA
4134 NA NA
4135 NA NA
4136 NA NA
4137 NA NA
4138 NA NA
4139 NA NA
4140 NA NA
4141 NA NA
4142 NA NA
4143 NA NA
4144 NA NA
4145 NA NA
4146 NA NA
4147 NA NA
4148 NA NA
4149 NA NA
4150 NA NA
4151 NA NA
4152 NA NA
4153 NA NA
4154 NA NA
4155 NA NA
4156 NA NA
4157 NA NA
4158 NA NA
4159 NA NA
4160 NA NA
4161 NA NA
4162 NA NA
4163 NA NA
4164 NA NA
4165 NA NA
4166 NA NA
4167 NA NA
4168 NA NA
4169 NA NA
4170 NA NA
4171 NA NA
4172 NA NA
4173 NA NA
4174 NA NA
4175 NA NA
4176 NA NA
4177 NA NA
4178 NA NA
4179 NA NA
4180 NA NA
4181 NA NA
4182 NA NA
4183 NA NA
4184 NA NA
4185 NA NA
4186 NA NA
4187 NA NA
4188 NA NA
4189 NA NA
4190 NA NA
4191 NA NA
4192 NA NA
4193 NA NA
4194 NA NA
4195 NA NA
4196 NA NA
4197 NA NA
4198 NA NA
4199 NA NA
4200 NA NA
4201 NA NA
4202 NA NA
4203 NA NA
4204 NA NA
4205 NA NA
4206 NA NA
4207 NA NA
4208 NA NA
4209 NA NA
4210 NA NA
4211 NA NA
4212 NA NA
4213 NA NA
4214 NA NA
4215 NA NA
4216 NA NA
4217 NA NA
4218 NA NA
4219 NA NA
4220 NA NA
4221 NA NA
4222 NA NA
4223 NA NA
4224 NA NA
4225 NA NA
4226 NA NA
4227 NA NA
4228 NA NA
4229 NA NA
4230 NA NA
4231 NA NA
4232 NA NA
4233 NA NA
4234 NA NA
4235 NA NA
4236 NA NA
4237 NA NA
4238 NA NA
4239 NA NA
4240 NA NA
4241 NA NA
4242 NA NA
4243 NA NA
4244 NA NA
4245 NA NA
4246 NA NA
4247 NA NA
4248 NA NA
4249 NA NA
4250 NA NA
4251 NA NA
4252 NA NA
4253 NA NA
4254 NA NA
4255 NA NA
4256 NA NA
4257 NA NA
4258 NA NA
4259 NA NA
4260 NA NA
4261 NA NA
4262 NA NA
4263 NA NA
4264 NA NA
4265 NA NA
4266 NA NA
4267 NA NA
4268 NA NA
4269 NA NA
4270 NA NA
4271 NA NA
4272 NA NA
4273 NA NA
4274 NA NA
4275 NA NA
4276 NA NA
4277 NA NA
4278 NA NA
4279 NA NA
4280 NA NA
4281 NA NA
4282 NA NA
4283 NA NA
4284 NA NA
4285 NA NA
4286 NA NA
4287 NA NA
4288 NA NA
4289 NA NA
4290 NA NA
4291 NA NA
4292 NA NA
4293 NA NA
4294 NA NA
4295 NA NA
4296 NA NA
4297 NA NA
4298 NA NA
4299 NA NA
4300 NA NA
4301 NA NA
4302 NA NA
4303 NA NA
4304 NA NA
4305 NA NA
4306 NA NA
4307 NA NA
4308 NA NA
4309 NA NA
4310 NA NA
4311 NA NA
4312 NA NA
4313 NA NA
4314 NA NA
4315 NA NA
4316 NA NA
4317 NA NA
4318 NA NA
4319 NA NA
4320 NA NA
4321 NA NA
4322 NA NA
4323 NA NA
4324 NA NA
4325 NA NA
4326 NA NA
4327 NA NA
4328 NA NA
4329 NA NA
4330 NA NA
4331 NA NA
4332 NA NA
4333 NA NA
4334 NA NA
4335 NA NA
4336 NA NA
4337 NA NA
4338 NA NA
4339 NA NA
4340 NA NA
4341 NA NA
4342 NA NA
4343 NA NA
4344 NA NA
4345 NA NA
4346 NA NA
4347 NA NA
4348 NA NA
4349 NA NA
4350 NA NA
4351 NA NA
4352 NA NA
4353 NA NA
4354 NA NA
4355 NA NA
4356 NA NA
4357 NA NA
4358 NA NA
4359 NA NA
4360 NA NA
4361 NA NA
4362 NA NA
4363 NA NA
4364 NA NA
4365 NA NA
4366 NA NA
4367 NA NA
4368 NA NA
4369 NA NA
4370 NA NA
4371 NA NA
4372 NA NA
4373 NA NA
4374 NA NA
4375 NA NA
4376 NA NA
4377 NA NA
4378 NA NA
4379 NA NA
4380 NA NA
4381 NA NA
4382 NA NA
4383 NA NA
4384 NA NA
4385 NA NA
4386 NA NA
4387 NA NA
4388 NA NA
4389 NA NA
4390 NA NA
4391 NA NA
4392 NA NA
4393 NA NA
4394 NA NA
4395 NA NA
4396 NA NA
4397 NA NA
4398 NA NA
4399 NA NA
4400 NA NA
4401 NA NA
4402 NA NA
4403 NA NA
4404 NA NA
4405 NA NA
4406 NA NA
4407 NA NA
4408 NA NA
4409 NA NA
4410 NA NA
4411 NA NA
4412 NA NA
4413 NA NA
4414 NA NA
4415 NA NA
4416 NA NA
4417 NA NA
4418 NA NA
4419 NA NA
4420 NA NA
4421 NA NA
4422 NA NA
4423 NA NA
4424 NA NA
4425 NA NA
4426 NA NA
4427 NA NA
4428 NA NA
4429 NA NA
4430 NA NA
4431 NA NA
4432 NA NA
4433 NA NA
4434 NA NA
4435 NA NA
4436 NA NA
4437 NA NA
4438 NA NA
4439 NA NA
4440 NA NA
4441 NA NA
4442 NA NA
4443 NA NA
4444 NA NA
4445 NA NA
4446 NA NA
4447 NA NA
4448 NA NA
4449 NA NA
4450 NA NA
4451 NA NA
4452 NA NA
4453 NA NA
4454 NA NA
4455 NA NA
4456 NA NA
4457 NA NA
4458 NA NA
4459 NA NA
4460 NA NA
4461 NA NA
4462 NA NA
4463 NA NA
4464 NA NA
4465 NA NA
4466 NA NA
4467 NA NA
4468 NA NA
4469 NA NA
4470 NA NA
4471 NA NA
4472 NA NA
4473 NA NA
4474 NA NA
4475 NA NA
4476 NA NA
4477 NA NA
4478 NA NA
4479 NA NA
4480 NA NA
4481 NA NA
4482 NA NA
4483 NA NA
4484 NA NA
4485 NA NA
4486 NA NA
4487 NA NA
4488 NA NA
4489 NA NA
4490 NA NA
4491 NA NA
4492 NA NA
4493 NA NA
4494 NA NA
4495 NA NA
4496 NA NA
4497 NA NA
4498 NA NA
4499 NA NA
4500 NA NA
4501 NA NA
4502 NA NA
4503 NA NA
4504 NA NA
4505 NA NA
4506 NA NA
4507 NA NA
4508 NA NA
4509 NA NA
4510 NA NA
4511 NA NA
4512 NA NA
4513 NA NA
4514 NA NA
4515 NA NA
4516 NA NA
4517 NA NA
4518 NA NA
4519 NA NA
4520 NA NA
4521 NA NA
4522 NA NA
4523 NA NA
4524 NA NA
4525 NA NA
4526 NA NA
4527 NA NA
4528 NA NA
4529 NA NA
4530 NA NA
4531 NA NA
4532 NA NA
4533 NA NA
4534 NA NA
4535 NA NA
4536 NA NA
4537 NA NA
4538 NA NA
4539 NA NA
4540 NA NA
4541 NA NA
4542 NA NA
4543 NA NA
4544 NA NA
4545 NA NA
4546 NA NA
4547 NA NA
4548 NA NA
4549 NA NA
4550 NA NA
4551 NA NA
4552 NA NA
4553 NA NA
4554 NA NA
4555 NA NA
4556 NA NA
4557 NA NA
4558 NA NA
4559 NA NA
4560 NA NA
4561 NA NA
4562 NA NA
4563 NA NA
4564 NA NA
4565 NA NA
4566 NA NA
4567 NA NA
4568 NA NA
4569 NA NA
4570 NA NA
4571 NA NA
4572 NA NA
4573 NA NA
4574 NA NA
4575 NA NA
4576 NA NA
4577 NA NA
4578 NA NA
4579 NA NA
4580 NA NA
4581 NA NA
4582 NA NA
4583 NA NA
4584 NA NA
4585 NA NA
4586 NA NA
4587 NA NA
4588 NA NA
4589 NA NA
4590 NA NA
4591 NA NA
4592 NA NA
4593 NA NA
4594 NA NA
4595 NA NA
4596 NA NA
4597 NA NA
4598 NA NA
4599 NA NA
4600 NA NA
4601 NA NA
4602 NA NA
4603 NA NA
4604 NA NA
4605 NA NA
4606 NA NA
4607 NA NA
4608 NA NA
4609 NA NA
4610 NA NA
4611 NA NA
4612 NA NA
4613 NA NA
4614 NA NA
4615 NA NA
4616 NA NA
4617 NA NA
4618 NA NA
4619 NA NA
4620 NA NA
4621 NA NA
4622 NA NA
4623 NA NA
4624 NA NA
4625 NA NA
4626 NA NA
4627 NA NA
4628 NA NA
4629 NA NA
4630 NA NA
4631 NA NA
4632 NA NA
4633 NA NA
4634 NA NA
4635 NA NA
4636 NA NA
4637 NA NA
4638 NA NA
4639 NA NA
4640 NA NA
4641 NA NA
4642 NA NA
4643 NA NA
4644 NA NA
4645 NA NA
4646 NA NA
4647 NA NA
4648 NA NA
4649 NA NA
4650 NA NA
4651 NA NA
4652 NA NA
4653 NA NA
4654 NA NA
4655 NA NA
4656 NA NA
4657 NA NA
4658 NA NA
4659 NA NA
4660 NA NA
4661 NA NA
4662 NA NA
4663 NA NA
4664 NA NA
4665 NA NA
4666 NA NA
4667 NA NA
4668 NA NA
4669 NA NA
4670 NA NA
4671 NA NA
4672 NA NA
4673 NA NA
4674 NA NA
4675 NA NA
4676 NA NA
4677 NA NA
4678 NA NA
4679 NA NA
4680 NA NA
4681 NA NA
4682 NA NA
4683 NA NA
4684 NA NA
4685 NA NA
4686 NA NA
4687 NA NA
4688 NA NA
4689 NA NA
4690 NA NA
4691 NA NA
4692 NA NA
4693 NA NA
4694 NA NA
4695 NA NA
4696 NA NA
4697 NA NA
4698 NA NA
4699 NA NA
4700 NA NA
4701 NA NA
4702 NA NA
4703 NA NA
4704 NA NA
4705 NA NA
4706 NA NA
4707 NA NA
4708 NA NA
4709 NA NA
4710 NA NA
4711 NA NA
4712 NA NA
4713 NA NA
4714 NA NA
4715 NA NA
4716 NA NA
4717 NA NA
4718 NA NA
4719 NA NA
4720 NA NA
4721 NA NA
4722 NA NA
4723 NA NA
4724 NA NA
4725 NA NA
4726 NA NA
4727 NA NA
4728 NA NA
4729 NA NA
4730 NA NA
4731 NA NA
4732 NA NA
4733 NA NA
4734 NA NA
4735 NA NA
4736 NA NA
4737 NA NA
4738 NA NA
4739 NA NA
4740 NA NA
4741 NA NA
4742 NA NA
4743 NA NA
4744 NA NA
4745 NA NA
4746 NA NA
4747 NA NA
4748 NA NA
4749 NA NA
4750 NA NA
4751 NA NA
4752 NA NA
4753 NA NA
4754 NA NA
4755 NA NA
4756 NA NA
4757 NA NA
4758 NA NA
4759 NA NA
4760 NA NA
4761 NA NA
4762 NA NA
4763 NA NA
4764 NA NA
4765 NA NA
4766 NA NA
4767 NA NA
4768 NA NA
4769 NA NA
4770 NA NA
4771 NA NA
4772 NA NA
4773 NA NA
4774 NA NA
4775 NA NA
4776 NA NA
4777 NA NA
4778 NA NA
4779 NA NA
4780 NA NA
4781 NA NA
4782 NA NA
4783 NA NA
4784 NA NA
4785 NA NA
4786 NA NA
4787 NA NA
4788 NA NA
4789 NA NA
4790 NA NA
4791 NA NA
4792 NA NA
4793 NA NA
4794 NA NA
4795 NA NA
4796 NA NA
4797 NA NA
4798 NA NA
4799 NA NA
4800 NA NA
4801 NA NA
4802 NA NA
4803 NA NA
4804 NA NA
4805 NA NA
4806 NA NA
4807 NA NA
4808 NA NA
4809 NA NA
4810 NA NA
4811 NA NA
4812 NA NA
4813 NA NA
4814 NA NA
4815 NA NA
4816 NA NA
4817 NA NA
4818 NA NA
4819 NA NA
4820 NA NA
4821 NA NA
4822 NA NA
4823 NA NA
4824 NA NA
4825 NA NA
4826 NA NA
4827 NA NA
4828 NA NA
4829 NA NA
4830 NA NA
4831 NA NA
4832 NA NA
4833 NA NA
4834 NA NA
4835 NA NA
4836 NA NA
4837 NA NA
4838 NA NA
4839 NA NA
4840 NA NA
4841 NA NA
4842 NA NA
4843 NA NA
4844 NA NA
4845 NA NA
4846 NA NA
4847 NA NA
4848 NA NA
4849 NA NA
4850 NA NA
4851 NA NA
4852 NA NA
4853 NA NA
4854 NA NA
4855 NA NA
4856 NA NA
4857 NA NA
4858 NA NA
4859 NA NA
4860 NA NA
4861 NA NA
4862 NA NA
4863 NA NA
4864 NA NA
4865 NA NA
4866 NA NA
4867 NA NA
4868 NA NA
4869 NA NA
4870 NA NA
4871 NA NA
4872 NA NA
4873 NA NA
4874 NA NA
4875 NA NA
4876 NA NA
4877 NA NA
4878 NA NA
4879 NA NA
4880 NA NA
4881 NA NA
4882 NA NA
4883 NA NA
4884 NA NA
4885 NA NA
4886 NA NA
4887 NA NA
4888 NA NA
4889 NA NA
4890 NA NA
4891 NA NA
4892 NA NA
4893 NA NA
4894 NA NA
4895 NA NA
4896 NA NA
4897 NA NA
4898 NA NA
4899 NA NA
4900 NA NA
4901 NA NA
4902 NA NA
4903 NA NA
4904 NA NA
4905 NA NA
4906 NA NA
4907 NA NA
4908 NA NA
4909 NA NA
4910 NA NA
4911 NA NA
4912 NA NA
4913 NA NA
4914 NA NA
4915 NA NA
4916 NA NA
4917 NA NA
4918 NA NA
4919 NA NA
4920 NA NA
4921 NA NA
4922 NA NA
4923 NA NA
4924 NA NA
4925 NA NA
4926 NA NA
4927 NA NA
4928 NA NA
4929 NA NA
4930 NA NA
4931 NA NA
4932 NA NA
4933 NA NA
4934 NA NA
4935 NA NA
4936 NA NA
4937 NA NA
4938 NA NA
4939 NA NA
4940 NA NA
4941 NA NA
4942 NA NA
4943 NA NA
4944 NA NA
4945 NA NA
4946 NA NA
4947 NA NA
4948 NA NA
4949 NA NA
4950 NA NA
4951 NA NA
4952 NA NA
4953 NA NA
4954 NA NA
4955 NA NA
4956 NA NA
4957 NA NA
4958 NA NA
4959 NA NA
4960 NA NA
4961 NA NA
4962 NA NA
4963 NA NA
4964 NA NA
4965 NA NA
4966 NA NA
4967 NA NA
4968 NA NA
4969 NA NA
4970 NA NA
4971 NA NA
4972 NA NA
4973 NA NA
4974 NA NA
4975 NA NA
4976 NA NA
4977 NA NA
4978 NA NA
4979 NA NA
4980 NA NA
4981 NA NA
4982 NA NA
4983 NA NA
4984 NA NA
4985 NA NA
4986 NA NA
4987 NA NA
4988 NA NA
4989 NA NA
4990 NA NA
4991 NA NA
4992 NA NA
4993 NA NA
4994 NA NA
4995 NA NA
4996 NA NA
4997 NA NA
4998 NA NA
4999 NA NA
5000 NA NA
5001 NA NA
5002 NA NA
5003 NA NA
5004 NA NA
5005 NA NA
5006 NA NA
5007 NA NA
5008 NA NA
5009 NA NA
5010 NA NA
5011 NA NA
5012 NA NA
5013 NA NA
5014 NA NA
5015 NA NA
5016 NA NA
5017 NA NA
5018 NA NA
5019 NA NA
5020 NA NA
5021 NA NA
5022 NA NA
5023 NA NA
5024 NA NA
5025 NA NA
5026 NA NA
5027 NA NA
5028 NA NA
5029 NA NA
5030 NA NA
5031 NA NA
5032 NA NA
5033 NA NA
5034 NA NA
5035 NA NA
5036 NA NA
5037 NA NA
5038 NA NA
5039 NA NA
5040 NA NA
5041 NA NA
5042 NA NA
5043 NA NA
5044 NA NA
5045 NA NA
5046 NA NA
5047 NA NA
5048 NA NA
5049 NA NA
5050 NA NA
5051 NA NA
5052 NA NA
5053 NA NA
5054 NA NA
5055 NA NA
5056 NA NA
5057 NA NA
5058 NA NA
5059 NA NA
5060 NA NA
5061 NA NA
5062 NA NA
5063 NA NA
5064 NA NA
5065 NA NA
5066 NA NA
5067 NA NA
5068 NA NA
5069 NA NA
5070 NA NA
5071 NA NA
5072 NA NA
5073 NA NA
5074 NA NA
5075 NA NA
5076 NA NA
5077 NA NA
5078 NA NA
5079 NA NA
5080 NA NA
5081 NA NA
5082 NA NA
5083 NA NA
5084 NA NA
5085 NA NA
5086 NA NA
5087 NA NA
5088 NA NA
5089 NA NA
5090 NA NA
5091 NA NA
5092 NA NA
5093 NA NA
5094 NA NA
5095 NA NA
5096 NA NA
5097 NA NA
5098 NA NA
5099 NA NA
5100 NA NA
5101 NA NA
5102 NA NA
5103 NA NA
5104 NA NA
5105 NA NA
5106 NA NA
5107 NA NA
5108 NA NA
5109 NA NA
5110 NA NA
5111 NA NA
5112 NA NA
5113 NA NA
5114 NA NA
5115 NA NA
5116 NA NA
5117 NA NA
5118 NA NA
5119 NA NA
5120 NA NA
5121 NA NA
5122 NA NA
5123 NA NA
5124 NA NA
5125 NA NA
5126 NA NA
5127 NA NA
5128 NA NA
5129 NA NA
5130 NA NA
5131 NA NA
5132 NA NA
5133 NA NA
5134 NA NA
5135 NA NA
5136 NA NA
5137 NA NA
5138 NA NA
5139 NA NA
5140 NA NA
5141 NA NA
5142 NA NA
5143 NA NA
5144 NA NA
5145 NA NA
5146 NA NA
5147 NA NA
5148 NA NA
5149 NA NA
5150 NA NA
5151 NA NA
5152 NA NA
5153 NA NA
5154 NA NA
5155 NA NA
5156 NA NA
5157 NA NA
5158 NA NA
5159 NA NA
5160 NA NA
5161 NA NA
5162 NA NA
5163 NA NA
5164 NA NA
5165 NA NA
5166 NA NA
5167 NA NA
5168 NA NA
5169 NA NA
5170 NA NA
5171 NA NA
5172 NA NA
5173 NA NA
5174 NA NA
5175 NA NA
5176 NA NA
5177 NA NA
5178 NA NA
5179 NA NA
5180 NA NA
5181 NA NA
5182 NA NA
5183 NA NA
5184 NA NA
5185 NA NA
5186 NA NA
5187 NA NA
5188 NA NA
5189 NA NA
5190 NA NA
5191 NA NA
5192 NA NA
5193 NA NA
5194 NA NA
5195 NA NA
5196 NA NA
5197 NA NA
5198 NA NA
5199 NA NA
5200 NA NA
5201 NA NA
5202 NA NA
5203 NA NA
5204 NA NA
5205 NA NA
5206 NA NA
5207 NA NA
5208 NA NA
5209 NA NA
5210 NA NA
5211 NA NA
5212 NA NA
5213 NA NA
5214 NA NA
5215 NA NA
5216 NA NA
5217 NA NA
5218 NA NA
5219 NA NA
5220 NA NA
5221 NA NA
5222 NA NA
5223 NA NA
5224 NA NA
5225 NA NA
5226 NA NA
5227 NA NA
5228 NA NA
5229 NA NA
5230 NA NA
5231 NA NA
5232 NA NA
5233 NA NA
5234 NA NA
5235 NA NA
5236 NA NA
5237 NA NA
5238 NA NA
5239 NA NA
5240 NA NA
5241 NA NA
5242 NA NA
5243 NA NA
5244 NA NA
5245 NA NA
5246 NA NA
5247 NA NA
5248 NA NA
5249 NA NA
5250 NA NA
5251 NA NA
5252 NA NA
5253 NA NA
5254 NA NA
5255 NA NA
5256 NA NA
5257 NA NA
5258 NA NA
5259 NA NA
5260 NA NA
5261 NA NA
5262 NA NA
5263 NA NA
5264 NA NA
5265 NA NA
5266 NA NA
5267 NA NA
5268 NA NA
5269 NA NA
5270 NA NA
5271 NA NA
5272 NA NA
5273 NA NA
5274 NA NA
5275 NA NA
5276 NA NA
5277 NA NA
5278 NA NA
5279 NA NA
5280 NA NA
5281 NA NA
5282 NA NA
5283 NA NA
5284 NA NA
5285 NA NA
5286 NA NA
5287 NA NA
5288 NA NA
5289 NA NA
5290 NA NA
5291 NA NA
5292 NA NA
5293 NA NA
5294 NA NA
5295 NA NA
5296 NA NA
5297 NA NA
5298 NA NA
5299 NA NA
5300 NA NA
5301 NA NA
5302 NA NA
5303 NA NA
5304 NA NA
5305 NA NA
5306 NA NA
5307 NA NA
5308 NA NA
5309 NA NA
5310 NA NA
5311 NA NA
5312 NA NA
5313 NA NA
5314 NA NA
5315 NA NA
5316 NA NA
5317 NA NA
5318 NA NA
5319 NA NA
5320 NA NA
5321 NA NA
5322 NA NA
5323 NA NA
5324 NA NA
5325 NA NA
5326 NA NA
5327 NA NA
5328 NA NA
5329 NA NA
5330 NA NA
5331 NA NA
5332 NA NA
5333 NA NA
5334 NA NA
5335 NA NA
5336 NA NA
5337 NA NA
5338 NA NA
5339 NA NA
5340 NA NA
5341 NA NA
5342 NA NA
5343 NA NA
5344 NA NA
5345 NA NA
5346 NA NA
5347 NA NA
5348 NA NA
5349 NA NA
5350 NA NA
5351 NA NA
5352 NA NA
5353 NA NA
5354 NA NA
5355 NA NA
5356 NA NA
5357 NA NA
5358 NA NA
5359 NA NA
5360 NA NA
5361 NA NA
5362 NA NA
5363 NA NA
5364 NA NA
5365 NA NA
5366 NA NA
5367 NA NA
5368 NA NA
5369 NA NA
5370 NA NA
5371 NA NA
5372 NA NA
5373 NA NA
5374 NA NA
5375 NA NA
5376 NA NA
5377 NA NA
5378 NA NA
5379 NA NA
5380 NA NA
5381 NA NA
5382 NA NA
5383 NA NA
5384 NA NA
5385 NA NA
5386 NA NA
5387 NA NA
5388 NA NA
5389 NA NA
5390 NA NA
5391 NA NA
5392 NA NA
5393 NA NA
5394 NA NA
5395 NA NA
5396 NA NA
5397 NA NA
5398 NA NA
5399 NA NA
5400 NA NA
5401 NA NA
5402 NA NA
5403 NA NA
5404 NA NA
5405 NA NA
5406 NA NA
5407 NA NA
5408 NA NA
5409 NA NA
5410 NA NA
5411 NA NA
5412 NA NA
5413 NA NA
5414 NA NA
5415 NA NA
5416 NA NA
5417 NA NA
5418 NA NA
5419 NA NA
5420 NA NA
5421 NA NA
5422 NA NA
5423 NA NA
5424 NA NA
5425 NA NA
5426 NA NA
5427 NA NA
5428 NA NA
5429 NA NA
5430 NA NA
5431 NA NA
5432 NA NA
5433 NA NA
5434 NA NA
5435 NA NA
5436 NA NA
5437 NA NA
5438 NA NA
5439 NA NA
5440 NA NA
5441 NA NA
5442 NA NA
5443 NA NA
5444 NA NA
5445 NA NA
5446 NA NA
5447 NA NA
5448 NA NA
5449 NA NA
5450 NA NA
5451 NA NA
5452 NA NA
5453 NA NA
5454 NA NA
5455 NA NA
5456 NA NA
5457 NA NA
5458 NA NA
5459 NA NA
5460 NA NA
5461 NA NA
5462 NA NA
5463 NA NA
5464 NA NA
5465 NA NA
5466 NA NA
5467 NA NA
5468 NA NA
5469 NA NA
5470 NA NA
5471 NA NA
5472 NA NA
5473 NA NA
5474 NA NA
5475 NA NA
5476 NA NA
5477 NA NA
5478 NA NA
5479 NA NA
5480 NA NA
5481 NA NA
5482 NA NA
5483 NA NA
5484 NA NA
5485 NA NA
5486 NA NA
5487 NA NA
5488 NA NA
5489 NA NA
5490 NA NA
5491 NA NA
5492 NA NA
5493 NA NA
5494 NA NA
5495 NA NA
5496 NA NA
5497 NA NA
5498 NA NA
5499 NA NA
5500 NA NA
5501 NA NA
5502 NA NA
5503 NA NA
5504 NA NA
5505 NA NA
5506 NA NA
5507 NA NA
5508 NA NA
5509 NA NA
5510 NA NA
5511 NA NA
5512 NA NA
5513 NA NA
5514 NA NA
5515 NA NA
5516 NA NA
5517 NA NA
5518 NA NA
5519 NA NA
5520 NA NA
5521 NA NA
5522 NA NA
5523 NA NA
5524 NA NA
5525 NA NA
5526 NA NA
5527 NA NA
5528 NA NA
5529 NA NA
5530 NA NA
5531 NA NA
5532 NA NA
5533 NA NA
5534 NA NA
5535 NA NA
5536 NA NA
5537 NA NA
5538 NA NA
5539 NA NA
5540 NA NA
5541 NA NA
5542 NA NA
5543 NA NA
5544 NA NA
5545 NA NA
5546 NA NA
5547 NA NA
5548 NA NA
5549 NA NA
5550 NA NA
5551 NA NA
5552 NA NA
5553 NA NA
5554 NA NA
5555 NA NA
5556 NA NA
5557 NA NA
Joining output table
LCLQ_waterpoint <- cbind(wp_Osun, LCLQ)tmap_mode("view")tmap mode set to interactive viewing
tm_shape(NGA_Osun) +
tm_polygons() +
tm_shape(LCLQ_waterpoint)+
tm_dots(col = "Functional",
size = 0.01,
border.col = "black",
border.lwd = 0.5) +
tm_view(set.zoom.limits = c(8, 16))